迁移学习

我们致力于设计可迁移和自适应的模型，以处理大数据背景下短时交通状态预测中通道动态变化与部分数据不足的问题。研究了基于模型和基于样本的迁移策略，以揭示交通预测问题中可迁移特征的规律，并在交通状态估计中处理一系列复杂多变的状况。

核心内容:

• 迁移学习
• 领域自适应
• 自适应模型