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图/表 详细信息
基于机器学习的时空出行选择行为研究综述与展望
王江波, 连芝锐, 冯涛, 唐立, 刘锴
地理科学进展, 2024, 43(
8
): 1649-1665. DOI:
10.18306/dlkxjz.2024.08.014
分类
应用的算法及主要文献
有监督
集成学习
[
15
⇓
⇓
⇓
-
19
]
人工神经网络
[
20
⇓
⇓
⇓
-
24
]
支持向量机
[
25
⇓
⇓
⇓
-
29
]
决策树
[
8
,
22
,
30
⇓
⇓
-
33
]
贝叶斯网络
[
17
,
25
,
34
⇓
⇓
-
37
]
广义可加模型
[
38
]
无监督
聚类算法
[
31
,
39
⇓
⇓
-
42
]
关联规则学习
[
30
,
43
-
44
]
强化学习
强化学习
[
45
⇓
⇓
⇓
-
49
]
表1
应用的机器学习算法分类及主要文献
本文的其它图/表
图1
不同时期的研究成果分布
图2
主要研究主题及其中应用的机器学习算法
图3
应用不同机器学习算法的文献数量占比
图4
黑盒模型解释方法研究框架
图5
机器学习算法与经典离散选择模型外部因素敏感性
图6
基于机器学习算法的出行选择研究框架