データ駆動型の多粒度クロスシティトラフィック予測

本研究は、データ不足の問題を解決するために、セマンティックを融合した多粒度のクロスシティ転移学習モデルを提案する。このモデルは、動的な交通状況を捉えつつ、静的な空間関係を保持することができる。