Skip to content
Publikuj i Dystrybuuj
Rozwiązania Wydawnicze
Rozwiązania Dystrybucyjne
Usługi biblioteczne
Dziedziny
Architektura i projektowanie
Bibliotekoznawstwo i bibliologia
Biznes i ekonomia
Chemia
Chemia przemysłowa
Filozofia
Fizyka
Historia
Informatyka
Inżynieria
Inżynieria materiałowa
Językoznawstwo i semiotyka
Kulturoznawstwo
Literatura
Matematyka
Medycyna
Muzyka
Nauki farmaceutyczne
Nauki klasyczne i starożytne studia bliskowschodnie
Nauki o Ziemi
Nauki o organizmach żywych
Nauki społeczne
Prawo
Sport i rekreacja
Studia judaistyczne
Sztuka
Teologia i religia
Zagadnienia ogólne
Publikacje
Czasopisma
Książki
Materiały konferencyjne
Wydawcy
Journal Matcher
Blog
Kontakt
Wyszukiwanie
Polski
English
Deutsch
Polski
Español
Français
Italiano
Koszyk
Home
Czasopisma
Applied Mathematics and Nonlinear Sciences
Tom 9 (2024): Zeszyt 1 (Styczeń 2024)
Otwarty dostęp
A study on muti-strategy predator algorithm for passenger traffic prediction with big data
Yujie Fu
Yujie Fu
Department of Geography, University College London
London, UK
Wyszukaj tego autora
Sciendo
|
Google Scholar
Fu, Yujie
,
Ming Gao
Ming Gao
School of Sport, Exercise and Health Sciences, Loughborough University
Leicestershire, UK
Wyszukaj tego autora
Sciendo
|
Google Scholar
Gao, Ming
,
Xiaohui Zhu
Xiaohui Zhu
Tourism and Culture Industry Research Institute, Yunnan University of Finance and Economics
Kunming, China
Wyszukaj tego autora
Sciendo
|
Google Scholar
Zhu, Xiaohui
oraz
Jihong Fu
Jihong Fu
Yunnan Tourism College
Kunming, China
Wyszukaj tego autora
Sciendo
|
Google Scholar
Fu, Jihong
26 lut 2024
Applied Mathematics and Nonlinear Sciences
Tom 9 (2024): Zeszyt 1 (Styczeń 2024)
O artykule
Poprzedni artykuł
Następny artykuł
Abstrakt
Referencje
Autorzy
Artykuły w tym zeszycie
Podgląd
PDF
Zacytuj
Udostępnij
Pobierz okładkę
Data publikacji:
26 lut 2024
Otrzymano:
17 sty 2024
Przyjęty:
24 sty 2024
DOI:
https://doi.org/10.2478/amns-2024-0681
Słowa kluczowe
Big data
,
Predator algorithm
,
Passenger flow prediction
,
Extreme learning machine
© 2024 Yujie Fu et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 International License.