18年出租车计程车交通流量数据集用于机器学习约200万记录，包括时间序列、经纬度、车头朝向等详细信息
2021-08-19 20:52:58
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https://blog.csdn.net/xianshengsan/article/details/107144822该博文中的函数及数据集，供大家参考
2021-08-11 19:00:19
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以上使用了GCN, ChebNet, GAT三种图卷积来预测交通流量，只考虑了空间上的影响，没有考虑时序上的影响，所以效果有进一步提升空间。这里只是为了实现基于上述三种图卷积预测交通流量。
可以很明显看出三种模型在处理数据时的快慢和准确率。
三种模型都具有处理结构化时间序列的通用框架。它不仅能够解决交通网络建模和预测问题，而且可以应用于更一般的时空序列学习任务。
时空卷积块结合了图卷积和门控时间卷积，能够提取出最有用的空间特征，并连贯地捕捉到最基本的时间特征。
该模型完全由卷积结构组成，在输入端实现并行化，参数更少，训练速度更 快。更重要的是，这种经济架构允许模型以更高的效率处理大规模网络。
2021-07-16 20:07:19
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