针对交通流量预测中一个固定模型无法适应多种环境的问题，以及面向数据流的模 型更新问题，提出了一种基于变结构动态贝叶斯网络的交通流量预测方法。该方法以复杂事件处理和事件上 下文为基础，通过上下文聚类进行历史数据的划分，并通过事件流在线聚类支持聚簇的更新。面向不同聚簇 的数据，采取搜索-打分的方法学习对应的贝叶斯网络结构，基于高斯混合模型实现贝叶斯网络的近似推断。 在线预测时根据当前上下文选择合适的模型或模型组合进行预测。真实和仿真数据上的实验结果表明，该方 法能够获得比当前常用方法更好的预测效果。

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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。

matlab 粒子群算法优化神经网络预测 直接使用 可用于流量预测等

阿斯泰格 基于注意力的时空图卷积网络的交通流量预测（ASTGCN） 参考 数据集 我们在来自加利福尼亚的两个高速公路交通数据集PeMSD4和PeMSD8上验证了我们的模型。 这些数据集由Caltrans绩效评估系统（ ）（ ）每30秒实时收集一次。 交通数据会从原始数据每隔5分钟汇总一次。 该系统在加州主要都会区的高速公路上部署了39,000多台探测器。 有关传感器测站的地理信息记录在数据集中。 我们的实验中考虑了三种流量度量，包括总流量，平均速度和平均占用率。 我们提供两个数据集：PEMS-04，PEMS-08 PEMS-04： 307个探测器2018年1月至2月3个特点：流动，占据，速度。 PEMS-08： 170个检测器2016年7月至8月3个特点：流动，占据，速度。 要求 python> = 3.5 mxnet> = 1.3.0 mxboard 科学的 张