图神经网络 | Python实现STGCN时空图卷积网络交通流量预测

图神经网络 | Python实现STGCN时空图卷积网络交通流量预测

目录

    • 图神经网络 | Python实现STGCN时空图卷积网络交通流量预测
      • 效果分析
      • 基本描述
      • 环境准备
      • 程序设计
      • 参考资料

效果分析

图神经网络 | Python实现STGCN时空图卷积网络交通流量预测_第1张图片

图神经网络 | Python实现STGCN时空图卷积网络交通流量预测_第2张图片

图神经网络 | Python实现STGCN时空图卷积网络交通流量预测_第3张图片

基本描述

提出了一种新颖的深度学习框架 STGCN 来解决交通领域的时间序列预测问题。 没有应用常规的卷积和循环单元,而是在图上制定问题并构建具有完整卷积结构的模型,这是第一次在交通研究中应用纯卷积结构从图结构时间序列中同时提取时空特征。

环境准备

Python3 (>= 3.6).

你可能感兴趣的:(图与网络分析,#,交通状态分析,STGCN,时空图卷积网络,交通流量预测)