ASTGCN:基于注意力的时空图卷积网络进行流量预测(ASTGCN)AAAI 2019

上传者: 42131541 | 上传时间: 2021-07-11 09:49:20 | 文件大小: 51.94MB | 文件类型: ZIP
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

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