成为“交通预言家”——基于时空数据挖掘的交通流预测！

随着智能时代的发展，时空数据已成为数据挖掘领域的研究热点。时空数据挖掘的目的是在大的空间和时空数据中发现有趣的、有用的且非凡的模式。它包括地理参考的气候变量、犯罪事件、社交媒体、交通、交通动态等。由于其跨学科性质，分析和挖掘这些数据对于推进许多科学问题和现实世界应用的最先进技术是非常重要的。扫码免费参与课程（附老师授课PPT）领导师推荐近3年热门时序论文合集导师整理时序论文部分展示我们邀请到南加州大学电子信息工程博士Max老师，帮大家一小时梳理时空数据挖掘，及如何通过时空数据模型进行交通流预测。扫码免费参与课程（附老师授课PPT）领导师推荐近3年热门时序论文合集讲师介绍—Max》研究领域：时序预测（水质预测、股票预测、NLP等）和时空数据挖掘（交通流量预测、通行时间预测、下一兴趣 ………………………………