Kévin Pasini, Mostepha Khouadjia, Allou Samé, Martin Trépanier
et Latifa Oukhellou
Article de revue (2022)
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| Département: | Département de mathématiques et de génie industriel |
|---|---|
| Centre de recherche: | CIRRELT - Centre interuniversitaire de recherche sur les réseaux d'entreprise, la logistique et le transport |
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/50019/ |
| Titre de la revue: | Neural Computing and Applications (vol. 34, no 2) |
| Maison d'édition: | Springer Science and Business Media Deutschland GmbH |
| DOI: | 10.1007/s00521-021-06455-z |
| URL officielle: | https://doi.org/10.1007/s00521-021-06455-z |
| Date du dépôt: | 18 avr. 2023 14:59 |
| Dernière modification: | 08 avr. 2025 07:17 |
| Citer en APA 7: | Pasini, K., Khouadjia, M., Samé, A., Trépanier, M., & Oukhellou, L. (2022). Contextual anomaly detection on time series: a case study of metro ridership analysis. Neural Computing and Applications, 34(2), 1483-1507. https://doi.org/10.1007/s00521-021-06455-z |
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