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通过多源数据复合聚类模型,细化自编码器模型参数的影响因素样本,降低训练样本的稀疏性,提高评分矩阵预测精度。以开远市至砚山县区域路径的应急配送为例,相较于其他自编码模型,在增加聚类参数后,路径选择上显示出较大优势,可以在一定范围内对于突发情况下的拥堵情况做出有效预测。
采用多源数据聚合的自编码器应急配送路径预测模型研究
【摘 要】
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通过多源数据复合聚类模型,细化自编码器模型参数的影响因素样本,降低训练样本的稀疏性,提高评分矩阵预测精度。以开远市至砚山县区域路径的应急配送为例,相较于其他自编码模
【机 构】
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中远网络物流信息科技有限公司
【出 处】
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物流工程与管理
【发表日期】
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2018年9期
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