Learning to generate synthetic human mobility data: A physics-regularized Gaussian process approach based on multiple kernel learning

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标题	Learning to generate synthetic human mobility data: A physics-regularized Gaussian process approach based on multiple kernel learning 学习生成合成人类移动数据：一种基于多核学习的物理正则化高斯过程方法相关领域高斯过程核（代数）合成数据过程（计算）人工智能计算机科学机器学习高斯分布统计物理学物理数学组合数学量子力学操作系统
网址	https://doi.org/10.1016/j.trb.2024.103064
DOI	10.1016/j.trb.2024.103064 doi
其它	期刊：Transportation Research Part B Methodological 作者：Ekin Uğurel; Shuai Huang; Cynthia Chen 出版日期：2024-09-01
求助人	敬老院N号在 2024-11-27 14:35:33 发布自上海，悬赏 10 积分
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