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使用机器学习的道路交通预测（GRU 模型）

使用机器学习的道路交通预测（GRU 模型） 动机或想法 — 这个博客的全部和唯一目的是解决我们现在面临的普遍问题，即堵车。我试图创建一个简单的机器学习应用程序来解决这个问题。 由于我必须在我的 GSoC 阶段选择一个业务垂直领域——我选择 smart 作为我的垂直领域，并试图解决这个垂

《GB14887-2011》PDF下载

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道路交通车路协同信息服务通用技术要求

道路交通车路协同信息服务通用技术要求 1　范围2　术语与定义2.1 车路协同 cooperative vehicle infrastructure system2.2 车联网 internet of vehicles2.3 [智能] 网联汽车 Intelligent Connected Vehicle 3　总体架构4　功能要求4.1　总体要求4.1.1　数据交互4.1.2　安

R语言ARIMA，SARIMA预测道路交通流量时间序列:季节性、周期性

原文链接：http://tecdat.cn/?p=20434   本文从实践角度讨论了季节性单位根。我们考虑一些时间序列 ，例如道路上的交通流量， > plot(T,X,type="l") > reg=lm(X~T) > abline(reg,col="red")   如果存在趋势，我们应该将其删除，然后处理残差  > Y=residuals(reg) > acf(Y,lag=36,lwd

智慧交通首个|海信SC6101道路交通信号机通过Acheron安全认证

近日，青岛海信网络科技股份有限公司旗下SC6101道路交通信号控制机顺利通过国家互联网应急中心的Acheron安全测试，成为国内智慧城市领域首个取得Acheron认证证书的道路交通信号控制机，标志着该产品已到达相关国际和国内网络信息安全标准要求。证书查询链接：www.ics-cert.org.cn关于SC610

R语言ARIMA，SARIMA预测道路交通流量时间序列:季节性、周期性

原文链接：http://tecdat.cn/?p=20434   本文从实践角度讨论了季节性单位根。我们考虑一些时间序列 ，例如道路上的交通流量，       > plot(T,X,type="l")   > reg=lm(X~T)   > abline(reg,col="red")   如果存在趋势，我们应该将其删除，然后处理残差    >

《交通运输部关于促进道路交通自动驾驶技术发展和应用的指导意见》

原文 索引号：000019713O11/2020-01657 文号：交科技发〔2020〕124号 公开日期：2020年12月30日 主题词：道路交通;自动驾驶技术;智能汽车创新发 机构分类：科技司主题分类：政策性文件行业分类：其他 为促进道路交通自动驾驶技术发展和应用，推动《智能汽车创新发展战略》深入实施，提出以下意