SZ-taxi。该数据集由深圳2015年1月1日至1月31日的出租车轨迹数据组成，本文选取罗湖区156条主要道路作为研究区域。实验数据主要包括两部分。一个是156*156的邻接矩阵，它描述了道路之间的空间关系。每一行表示一条道路，矩阵中的值表示道路之间的连接性。另一个是特征矩阵，它描述了每条道路上的速度随时间的变化。每一行代表一条路，每一列是不同时段道路上的交通速度。每15分钟计算一次每条路上的车速。GNN-LSTM GCN GNN LSTM RNN

时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间序列的方法构成数据分析的一个重要领域，即时间序列分析。代码

可利用matlab进行时间序列的预测，arma程序预测可靠

ARMA模型时间序列分析法简称为时序分析法，是一种利用参数模型对有序随机振动响应数据进行处理，从而进行模态参数识别的方法。参数模型包括AR自回归模型、MA滑动平均模型和ARMA自回归滑动平均模型

分析流域归一化植被指数INDV随时间变化的规律，提出了植被生长量评价方法，并基于植被生长量、植被生长状态和年际植被变化趋势等方法分别对2000、2002、2004、2007年流域不同时空分布的植被进行了评价，得出以下结论：1）上游、下游及分布在中游水源边的植被生长量较大，而且植被生长量较低的黄土高原经历先增加然后减少的变化趋势；2）生长状态较差的地区主要集中在兰州、宁夏、内蒙地区，但是2000年后这些区域的植被生长状态趋向好转；3）黄土高原地区在2000、2002、2004、2007年之间有转好的趋势，而

Sortmerna SortMeRNA是用于过滤，定位和聚类的本地序列比对工具。 核心算法基于近似种子，可以对NGS读数进行敏感分析。 SortMeRNA的主要应用是从转录组数据中过滤rRNA。 SortMeRNA将读取（fasta，fastq，fasta.gz，fastq.gz）和一个或多个rRNA数据库文件作为输入文件，并将对齐和拒绝的读取分为两个文件。 其他应用程序包括可通过获得的聚类和分类分配。 SortMeRNA可处理Illumina，Ion Torrent和PacBio数据，并可产生SAM和BLAST样的比对。 目录 入门 SortMeRNA 4可以在Linux和Windows

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两个时间序列数据练习，大家试试

任务：给定一个序列，判断其是否可图。若可图，画出该序列对应的图。 算法思路： 根据定理3：非负整数数组pi=(d1,d2,...,dn),d1>=d2>=...>=dn,且其和为2m是图序列的充分必要条件是 pi1=(d2-1,d3-1,...,d(d1+1)-1,d(d1+2),...,dn)是图序列

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