T/CI 154-2023 深度学习驱动的智慧交通数据挖掘预测技术规范.pdf

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ICS35.240.99 CCS L73 团 体 标 准 T/C1154—2023 深度学习驱动的智慧交通数据挖掘预测技 术规范 Deep learning driven data mining and predictive technology specification for intelligent traffic 2023-09-28发布 2023-09-28实施 中国国际科技促进会 发布 T/C1154—2023 目 次 前言. ..........II 1范围.. ..1 2规范性引用文件 .1 3术语和定义1 4缩略语. 1 5智慧交通数据挖掘预测技术.. 2 6数据采样与预处理.... 2 7基于深度学习的挖掘算法 . . . . 3 8智慧交通应用场景. 9数据挖掘预测性能评估指标 7 I T/C1154-2023 前言 本文件按照GB/T1.1一2020《标准化工作导则第1部分:标准化文件的结构和起草规则》的规定 起草. 请注意本文件的某些内容可能涉及专利.本文件的发布机构不承担识别专利的责任. 本文件由南方科技大学提出. 本文件由中国国际科技促进会归口. 本文件起草单位:南方科技大学、长春理工大学、中国第一汽车集团有限公司、北京大学、华为技 术有限公司、浪潮集团有限公司、同济大学、天津大学、华南理工大学、北京交通大学、重庆大学、北 京嘀嘀无限科技发展有限公司、北京高科中创科学技术中心、西南交通大学、桂林电子科技大学、中国 检验认证集团深圳有限公司、深圳市骏嘉科技发展有限公司、深圳市铠硕达科技有限公司、深圳浑沌数 字化实验室科技有限公司、深圳树米网络科技有限公司、汕头大学、吉林省卡思特科技有限公司、吉林 省中云数讯股份有限公司、超智研发中心(深圳)有限公司、碳猎研发中心(深圳)有限公司、深圳安 视信息技术有限公司、苏州奇盈半导体科技有限公司、维旭长电科技(深圳)有限公司. 本文件主要起草人:宋轩、尹渡、张博渊、邓捷文、邓锦亮、张凌宇、胡清华、张智军、金一、 李浥东、贾云健、滕飞、吴国斌、梁舰、王涛、张昕、宋小龙、刘妍、周时莹、李长龙、孙 宗姚、王中一、谢奕、高亮、陈欣、陈瑶、袁飞. II ...

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