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图卷积网络 | PyTorch实现图卷积网络（GCN、GAT、Chebnet）的交通流量预测 > 交通流量预测。图卷积网络（GCN、GAT、Chebnet）的实现 用PyTorch实现 > > 要求 > > - Pytorch > > - Numpy > > - Pandas > > - Matplotlib > > 数据集实例： > > 这些数据集由加州交通局性能测量系统（PEMS-04）收集。 > > 数量：307个检测器 > 特点:流量、占用、速度。 > > 探测数据分析。 > > 1.有三个特征:流量、占有率和速度。首先，我们对数据分布进行可视化分析 > > 2.运行代码：python data_view.py > > 3.每个节点（检测器）都有三个特征，但两个特征的数据分布基本上是静止的，所以我们只取第一维特征。 > > 读取数据集。 > > 在traffic_dataset.py文件中，get_adjacent_matrix和get_flow_data函数是用来读取相邻矩阵和流量数据。 > > 模型训练。 > > 在traffic_predi

攻防世界流量分析2杂项，misc。 此题详细解题博客：https://danbaku.blog.csdn.net/article/details/127953659

为了弥补传统矿用瓦斯流量测量装置的不足,实现更加准确地瓦斯抽采量动态连续监测,提出针对煤矿井下工况特性,以时差法为流量测量原理,研制一款基于MS1030的矿用超声波气体流量计。设计了以国产高速测量芯片MS1030为核心、STM32F100为主控制芯片、并配有激励驱动电路、信号调理电路等模块的超声波气体流量硬件系统,开发了系统控制软件,完成了试验样机的研制,并通过标准设备对样机进行了检定。检定结果表明:矿用超声波气体流量计具有精度高,重复性好的特点,为煤矿井下瓦斯抽采监测系统提供了有力的流量监测装备。

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