文件名称：Deep-Semi-Supervised-GPS-Transport-Mode
文件大小：35KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-13 21:33:43
Python
深度半监督GPS传输模式 概括 根据，这是论文的代码存储库，该论文的标题为“使用GPS轨迹数据识别运输模式的半监督深度学习方法”，该论文已发布给IEEE知识和数据工程事务，这是数据挖掘和分析的第二大场所。 如果您对此工作感兴趣并使用这些材料，请引用以下论文： （1）达比里，新浪等。 “使用GPS轨迹数据识别交通模式的半监督深度学习方法。” IEEE知识和数据工程交易（2019）。 （2） Dabiri，Sina和Kevin Heaslip。 “使用卷积神经网络从GPS轨迹推断运输方式。” 交通运输研究C部分：新兴技术86（2018）：360-371。 摘要如下：“识别旅行者的运输方式是解决运输领域中出现的各种问题（例如旅行需求分析，运输计划和交通管理）的基本步骤。在本文中，我们旨在识别用户的纯粹基于GPS轨迹的交通模式，大多数研究都提出了基于手工特征的模式推断模型，这些模型可能会受
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Deep-Semi-Supervised-GPS-Transport-Mode-master
----2_Label_Trajectory_All.py(5KB)
----2-Conv-Semi-2-Steps.py(21KB)
----2_DL_Data_Creation.py(8KB)
----2_Instance_Creation.py(13KB)
----README.md(5KB)
----2-Conv-Semi-AE+Cls.py(24KB)
----2-CNN-TF.py(10KB)
----2_CNN-Keras.py(3KB)
----2-HandCrafted_Features.py(9KB)
----2-Conv-Semi-Layer-Wise.py(17KB)
----2-Conv-Semi-Pseudo-Label.py(25KB)