GCN_predict-Pytorch:交通流量预测。 用PyTorch实现图卷积网络

GCN_predict-Pytorch 交通流量预测。 用PyTorch实现图卷积网络（GCN，GAT，Chebnet） 要求： -火炬 -脾气暴躁 -熊猫 -Matplotlib 数据集示例： 数据集由Caltrans绩效评估系统（PEMS-04）收集 数量：307个探测器 日期：2018年1月至2月（2018.1.1——2018.2.28） 特色：流动，占据，速度。 探索数据分析： 1，具有流量，占用和速度三个特点，一是对数据分布进行可视化分析 2.运行代码：python data_view.py 3）每个节点（检测器）都有三个特征，但是两个特征的数据分布基本上是固定的，因此我们只采用一维特征。 读取数据集： 在traffic_dataset.py文件中，get_adjacent_matrix和get_flow_data函数用于读取相邻的矩阵和流数据。 模型训练： 在tra