说明： 使用三种图卷积做一个简单的交通流量预测模型。 我所用的环境： PyTorch=1.4.0 torchvision=0.5.0 cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6.3 若哪里不足请指出来，共同学习。

天池贵州交通代码，第一赛季rank53，第二赛季rank13 题目说明：根据历史路段每小时每2分钟统计平均通行时间预测为了一小时每2分钟同行时间。 模型思路：  规则：统计历史路段对应时刻的通行时间作为未来1小时需要预测的目标  模型：寻找尽可能多的相似时刻的记录预测未来1小时的目标  复赛：将要预测的时段进行分类，针对类别分别建立模型 需要改进： 数据的选择和清洗 未利用上下游关系  3. 数据集：链接： 密码：g8ov 2018年1月8日

交通流建模集大成之作《Fundamentals of Traffic Simulation》，编辑是Jaume Barceló。

关于Matlab处理avi视频视频转换软件-traffic.rar 近一段时间matalb处理视频的挺多的……很多会员反映matlab对一些视频利用函数aviread（或者mmreader）可以，别的不可以。 这是因为matalb中函数aviread对读取avi的视频比较苛刻…… 你利用函数aviinfo就可以得到你的视频的压缩格式，据我所见到的视频来说， aviread支持无压缩格式的avi和 'Cinepak'格式的avi文件和'Indeo5'压缩格式的avi。 函数mmreader支持的格式更加广泛一些，但是仍然不是很全…… math在帖子里讲过解决办法：首先利用函数aviinfo查看你的视频的压缩格式，然后下载相应的解压缩编码即可…… 根据前人的指引：下载一个视频转换器即可…… 如果你的视频格式不是aviread或者mmreader所支持的……就可以利用视频转换器进行设置…… WinAVI 9.0就是一个不错的软件……由于附件很大，值给出一个链接……绝对可以用的…… http://www.hldsjxx.com/Soft/ShowSoft.asp?SoftID=9 下面给出一个例子……例子中的视频时matalb自带的视频文件……我的matlab为2010a…… 例如我的viptraffic不能够被aviread所读取，提示错误： mov=aviread; Warning: AVIREAD will be removed in a future release. Use MMREADER instead. > In aviread at 29 ??? Error using ==> aviread at 84 Unable to locate decompressor to decompress video stream 此时即可利用此软件进行转换，转为'Cinepak'压缩格式的avi视频…… 转化完成后，利用aviinfo即可看到转化后avi视频的压缩格式…… 然后就可以利用aviread函数进行avi的读取和进一步处理了……

流量预测 交通预测是使用历史数据（时间序列）预测道路网络（图形）中未来交通测量（例如，体积，速度等）的任务。 通常可以通过排除来更好地定义事物，因此以下是我不包括的类似事物： 不包括纽约出租车和自行车（以及其他类似的数据集，例如uber），因为它们倾向于表示为网格而不是图形。 通过室内，通过兴趣点（POI）值机或通过运输网络来预测人员流动性。 预测轨迹。 通过传感器为自动驾驶汽车预测单个汽车的运动。 交通数据估算。 交通异常检测。 这些文件是随意选择的。 概括 纸上表格和公开数据集的表格摘要。 纸张按时间顺序反向排序。 不保证此表的完整性或准确性（如果发现任何错误，请提出问题）。 纸 会场 出版日期 ＃个其他数据集 麦德龙 PeMS-BAY PeMS-D7（M） PeMS-D7（L） PeMS-04 PeMS-08 环形 深圳出租车 损失环 PeMS-03 P

交通流量预测项目 model 模型包 目前主要的用于执行预测的模型都存储在此仓库中，主要包含一下的类型 SVR及GA_SVR LSSVR及GA_LSSVR KNN_GA_LSSVM BP及BP_GA plot 绘图包 目前主要用于指定需要绘制的对象图表，以及对于数据图表的布局指定。 Line 线型图 Wireframe 线框图 data 数据包 目前主要用于指定数据处理的pipe流程，用于实现对于数据流程的预处理，以及输出等。 lib 基础库 构建程序所需的基础构件，包含但不限于程序元类包、程序类的基础原型、部分算法原型。 tasks 库 支撑了基础库中的任务执行流程，主要用于执行任务 列出可执行任务 python -m tasks list 执行任务操作 python -m tasks start ... 绘制图表 绘制流量预测

视锥仪-yolo 使用Alexey AB的Windows Yolo实现的交通锥查找器 克隆上面的文件，并按照给出的说明构建darknet.exe。 提取Dropbox中提供的dataset.rar链接到此处的数据文件夹。 从DukeCone的数据集中提取数据集并进行手动注释。 也从Dropbox链接下载yolo-obj_3200.weights文件，并将其置于根目录。 运行命令 darknet.exe detector test data/obj.data yolo-obj.cfg yolo-obj_3200.weights data/img1/cone0611.jpg 预测圆锥体0611.jpg图像中的圆锥体。 这是报告中使用的图像。 用于视频； darknet.exe detector demo data/obj.data yolo-obj.cfg yolo-obj_

东西方向红灯亮，南北方向绿灯亮(20秒) 东西方向红灯亮，南北方向黄灯亮( 5秒) 东西方向绿灯亮，南北方向红灯亮(20秒) 东西方向黄灯亮，南北方向红灯亮( 5秒) 以上4个状态循环，如果出现紧急事件，可以手动控制四个方向红灯全亮 本电路图来源于哔哩哔哩简枫叶的视频，有不懂的可以去看他的视频，视频地址为https://www.bilibili.com/video/BV1v5411a7gT

交通意外 交通事故的简单统计

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