Uncertainty Quantification in the Road-Level Traffic Risk Prediction by Spatial-Temporal Zero-Inflated Negative Binomial Graph Neural Network(STZINB-GNN) (Short Paper)

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Link zu diesem Datensatz	https://d-nb.info/1367159008
Titel	Uncertainty Quantification in the Road-Level Traffic Risk Prediction by Spatial-Temporal Zero-Inflated Negative Binomial Graph Neural Network(STZINB-GNN) (Short Paper) / Xiaowei Gao, James Haworth, Dingyi Zhuang, Huanfa Chen, Xinke Jiang
Person(en)	Gao, Xiaowei (Verfasser) Haworth, James (Verfasser) Zhuang, Dingyi (Verfasser) Chen, Huanfa (Verfasser) Jiang, Xinke (Verfasser)
Verlag	Wadern : Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik
Zeitliche Einordnung	Erscheinungsdatum: 2023
Umfang/Format	Online-Ressource (pdf)
Persistent Identifier	URN: urn:nbn:de:0030-drops-189286 DOI: 10.4230/LIPIcs.GIScience.2023.33
URL	https://drops.dagstuhl.de/entities/document/10.4230/LIPIcs.GIScience.2023.33 (Verlag) (kostenfrei zugänglich)
Sprache(n)	Englisch (eng)
Beziehungen	Leibniz International Proceedings in Informatics, 2023, Volume 277, 12th International Conference on Geographic Information Science (GIScience 2023), page 33:1-33:6
DDC-Notation	004.6 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sachgruppe(n)	004 Informatik

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