IP:3.138.179.120
홈
기관인증
개인로그인
회원가입
고객센터
이용안내
메뉴
메뉴 닫기
기관로그인
기관이 구독한 논문을
무료로 이용하세요.
개인로그인
회원가입
검색
발행기관
간행물
상세검색
고객센터
이용안내
결과 내 재검색
검색
발행기관 찾기
간행물 찾기
상세검색
논문 상세보기
북마크
교통류 모델을 포함한 딥러닝 모델, Physics-Informed Deep Learning (PIDL) : 교통류 상태 추정의 새로운 접근법
가은한
언어
KOR
URL
https://db.koreascholar.com/Article/Detail/425837
구독 기관 인증 시 무료 이용이 가능합니다.
4,000원
구매하기
인용하기
한국도로학회지
제25권 제3호 (2023.09)
pp.65-69
한국도로학회
(Korean Society of Road Engineers)
facebook
twitter
목차
1. 서론
2. Physics-informed deep learning (PIDL)소개
3. 교통류 상태 추정 (Traffic State Estimation,TSE) 소개
4. PIDL 훈련 방법
5. PIDL을 활용한 교통류 상태 추정 사례
6. 결론
저자
가은한(Purdue University 박사과정)
같은 권호 다른 논문
[한국도로학회지 제25권 제3호] 페이지로 이동
인용하기
닫기
양식 선택
APA
Chicago(각주)
Chicago(내주)
Vancouver
MLA
IEEE
Harvard
ACS
NLM
AMA
언어 선택
국문
영문
EndNote (RIS)
EndNote (ENW)
Refworks
Scholar's Aid
BibTex
Mendeley
Excel
로그인
닫기
기관인증 또는 개인회원 로그인 후 무료이용 가능합니다.
기관인증
개인회원 로그인