深度学习在交通大数据领域的开挂之旅！

众所周知，人工智能、机器学习、深度学习在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了巨大的成功，进而波及影响到生物、化学、医学、土木等各个科研领域，其中在交通大数据领域，更是掀起了一股科研热潮！

公众号《当交通遇上机器学习》，正是以各类交通大数据为主线，专注于人工智能，机器学习、深度学习在轨道交通和道路交通的科研前沿与应用～

公众号主要讲述：循环神经网络RNN、LSTM、卷积神经网络CNN、残差网络ResNet、自编码器AutoEncoder、图卷积神经网络GCN、Transformer等在各类交通大数据（包括轨道交通刷卡数据、国内外出租车GPS数据、国内外共享单车轨迹数据、共享单车订单数据、公交刷卡数据等）领域内的科研前沿与应用现状~

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后台回复“数据”即可获取高达175G的四个月的滴滴GPS数据和滴滴订单数据的获取方式，以及从数据处理（Oracle数据库）、模型构建（机器学习）、编程实现（python）到可视化（ArcGIS）等一系列视频教程和软件安装包。具体请参阅：你想要的交通大数据和学习资料，分享给你！

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关于科研，公众号的主要文章列表有：

1. STSGCN：时空同步图卷积神经网络用于交通预测
   

2. GMAN：基于多层注意力图神经网络的交通流量预测
   

3. 基于时空图卷积注意力网络的交通速度预测
   

4. 时空循环卷积神经网络用于交通速度预测
   

5. 基于手机信令数据的动态出行OD以及出行需求估计
   

6. 基于深度学习和多源大数据的浮动共享单车流量预测(附共享单车轨迹数据集下载方式)
   

7. TrajGRU降雨量预测: 一个基准和一个新的模型
   

8. 多步交通需求预测：基于注意力机制的神经网络模型

9. 图卷积神经网络在交通流预测中的应用总结

10. T-GCN：时间图卷积网络用于交通速度预测-模型实验部分

11. 基于深度学习框架的出租车OD需求预测应用对比
    

12. 基于动态时空图卷积神经网络的交通流预测
    

13. 交通预测新视角-基于GCN的出租车OD需求预测
    

14. 基于多图卷积神经网络的多模式交通预测应用对比
    

15. 基于时空注意力机制的图卷积神经网络交通流预测（附数据集下载方式）
    

16. ST-MGCN：基于时空多图卷积神经网络的网约车需求预测
    

17. 基于时空网络的出租车OD需求预测-简介
    

18. 基于时空网络的出租车OD需求预测-模型框架（附数据集下载方式）
    

19. 基于图卷积神经网络的城市轨道交通流量预测
    

20. 基于图卷积神经网络的共享单车流量预测（附数据集下载地址）
    

21. 图卷积神经网络GCN---在交通预测中考虑网络拓扑结构
    

22. 基于ResNet深度时空残差网络的城市交通流预测
    

23. Keras之ConvLSTM参数详解——可以套模型了！
    

24. 交通预测-如何在深度学习框架下考虑动态时空相似性？

25. CNN卷积神经网络如何处理一维时间序列数据？
    

26. CNN卷积神经网络之交通预测案例
    

27. 用来图片识别的CNN卷积神经网络可以做交通预测吗？
    

28. 基于深度学习的短时道路交通流预测：ConvLSTM+Bi-LSTM
    

29. 交通预见未来(1)：循环神经网络之LSTM，不只有七秒钟的记忆

30. 交通预见未来(2): 如何使用AutoEncoder自编码器预测客流量
    

31. 交通预见未来(3):  如果只知道CNN和RNN 你就out了: 初识ConvLSTM
    

32. 交通预见未来(4)：从NLP自然语言处理到工程领域中的时间序列：我们能学到什么？

关于科研生活，公众号的主要文章列表有：

1. 第一次，我们就这样不期而遇
   

2. 那些年，我在读博中明白的5个道理
   

3. 它是一只猫，却成了世界顶级物理学期刊的论文作者
   

4. 朋友在美团的这两年，想和你分享
   

5. 硕博生应该努力走“硬核学术”之路
   

6. 当前（2019年）机器学习中有哪些研究方向特别的坑？最后一点真相了......
   

7. 朋友从研究生生活中得到的经验
   

8. 三个月了，未来的路，还一起走吗？
   

9. 心有所向，未来可期：感恩三年友谊的小船
   

10. 读博一年，10个感悟
    

11. 把读博当成"退路"的同学们,都是怎么想的呢？

12. 博士生存日记：我在“乐与痛”中切换的生活真相
    

关于投稿，公众号的主要文章列表有：

1. 投稿信（Cover letter）模板与解析：6大要素、20个注意点
   

2. SCI论文在线投稿和审稿：这里有细致的流程和状态指导

3. 期刊编辑没告诉你的那些事……

关于优秀文章转载，公众号的主要文章列表有：

1. 小孩都看得懂的循环神经网络
   

2. 小孩都看得懂的聚类
   

3. 小孩都看得懂的主成分分析
   

4. 【IEEE】基于生成对抗性门控循环单元模型的降雨量预测

5. 通俗易懂！使用Excel和TF实现Transformer！

6. 什么是时空序列问题？这类问题主要应用了哪些模型？主要应用在哪些领域？
   

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