An approach to traffic flow prediction with stacked autoencoders
Visualitza/Obre
Memòria (1,515Mb) (Accés restringit)
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/367600
Realitzat a/ambTong ji da xue
Tipus de documentTreball Final de Grau
Data2018-06
Condicions d'accésAccés restringit per decisió de l'autor
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Amid the flourishing world of machine learning and deep learning, many new ideas and projects can sprout, thanks to the interesting capabilities offered by this set of techniques, all focused on studying patterns in copious amounts of data and make predictions and decisions out of it. This project makes an attempt at defining both the concept of machine learning and deep learning, and then apply them to the scenario of predicting traffic flow (amount of cars in a specific point for a freeway). It is explained how to build the structures that will provide insight and produce predictions using collected data, going from the basics, to the algorithms to be used. In this particular case, autoencoders are used, which are introductory structures to deep learning, and provide a good example of how deep learning works.
TitulacióGRAU EN ENGINYERIA INFORMÀTICA (Pla 2010)
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Final_Project_PAU_GARCIA_VERA.pdf | Memòria | 1,515Mb | Accés restringit |