Sistemde güncelleme ve geliştirme çalışmaları devam etmektedir

Modeling Short-Term Passenger Flows in Metro and Bus Systems Using Meteorological Data: Deep Learning Model Comparisons

KIRIKKALE UNIVERSITY Career
Staff Login Login

Publication

Modeling Short-Term Passenger Flows in Metro and Bus Systems Using Meteorological Data: Deep Learning Model Comparisons

01 Ocak 2025 Makale Özgün Makale Google Scholar
3 citations
Authors
PROFESÖR ALİ PAYIDAR AKGÜNGÖR

Atıf kopyala

P. A. P. AKGÜNGÖR (2025). Modeling Short-Term Passenger Flows in Metro and Bus Systems Using Meteorological Data: Deep Learning Model Comparisons. *Applied Sciences*, 15(11), 6260. https://doi.org/10.3390/app15116260

Yayın bilgileri

Dergi Applied Sciences
DOI 10.3390/app15116260
Veri tabanı SCI-Expanded; Web of Science; Scopus; Google Scholar
Cilt / Sayı 15 / 11
Sayfa 6260 – -
Yayına Git

Atıf verisi 14 Kasım 2026 tarihinde güncellendi.

Keywords

Dergi: Applied Sciences | Yıl: 2025 | Cilt/Sayı: 15/11 | Sayfa: 6260 | DOI: 10.3390/app15116260 | Yazarlar: YAZICIOĞLU CAFER,AKGÜNGÖR ALİ PAYIDAR | Anahtar kelimeler: public transportation; passenger flow prediction; time series; forecasting; deep learning

Citations by source

Kaynak Atıf
Google Scholar 10
Web of Science 3
Scopus 6
Etkin 3

Yayın metrikleri (GS / WoS / Scopus)

10 Google Scholar Atıf
3 Web of Science Atıf
6 Scopus Atıf
Q2 JCR Quartile
0,521 SJR

Web of Science

Accession Number csOaOswAAAAJ:u9iWguZQMMsC

Dil Türkçe

ISSN 2076-3417

eISSN 2076-3417

Endeks SCI-Expanded

Araştırma Alanları Mühendislik Temel Alanı>İnşaat Mühendisliği>Ulaşım ve Trafik>Ulaşım Güvenliği>Ulaşım Planlaması> public transportation; passenger flow prediction; time series; forecasting; deep learning

JCR Quartile Q2 SCImago (field 3100, 2024)

Cilt / Sayı 15 / 11

WoS Kaydını Görüntüle

AI Assistant
Online