非平稳交通流精准预测
一个结合自适应RNN与深度关联对齐的迁移学习网络，针对数据不足的非平稳交通流实现精准预测，在精度和计算时间上优于现有模型。
Linlin, Zang · Wang, Tao · Bo, Zhang · 李朝阳
Expert Systems with Applications 2024
通过迁移学习，利用源域充足数据来提升目标域数据稀缺时的预测精度。
AdaRNN自适应处理交通流的时间分布漂移，精准捕捉非平稳模式。
DCORAL在源域和目标域之间进行深度关联对齐，让不同公共交通模式的数据分布对齐。