关于ASTGCN(Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks)的代码,我们可以从几个核心部分来理解和介绍。ASTGCN是一种结合了图卷积网络(GCN)和时空注意力机制的深度学习模型,主要应用于交通流量预测。以下是对ASTGCN代码核心部分的分点介绍: 模型结构: ASTGCN模型通常包含多个GCN层,用于提取图结构中的空间...
ASTGCN主要由三个独立部分组成,分别对交通流的三个时间特性进行建模,即邻近、每日和每周的依赖关系。其中每个独立部分又包含两部分:1)时空注意力机制,有效地捕捉交通数据中的动态时空关联; 2)时空卷积,即同时使用图卷积来捕捉空间模式和常用的标准卷积来描述时间特征。对三个分量的输出进行加权融合,生成最终预测结果。...
交通流量预测ASTGCN代码讲解 1 数据集介绍 + prepareData | pems04 pems08_哔哩哔哩_bilibili 数据获得方式:通过传感器时间点采集获取所得 数据集:PEMS04,PEMS08,每隔5分钟采样一次,distance.csv里面csv文件内容指的是从某个传感器到另一个传感器之间的距离。 我们要做的是根据上述数据集要对其进行处理转换为我们需要...
Star Here is 1 public repository matching this topic... Here is the big job modeling code repository for the YNU Big Data Analytics and Applications course. pytorchgcngatchebnetastgcnmstgcn UpdatedDec 22, 2024 Jupyter Notebook Add a description, image, and links to theastgcntopic page so that...
《ASTGCN代码运行流程》 一、准备工作阶段 1.确定实验目的和需求:明确要解决的问题或任务,以及所需的数据集和模型架构。 2.安装必要的依赖库:根据代码的要求,安装所需的深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch)以及其他相关的库。 3.下载数据集:获取适合的数据集,并将其整理成代码所需的格式。 4.配置模型参数:根据实...
本发明公开了一种基于ASTGCN的碳排放因子预测方法和系统,包括:基于不同供电站点的连接关系构建电网拓扑图;采集各供电站点各时刻输入的电量,并根据所述电网拓扑图计算不同供电站点的碳排放因子数据;将所述碳排放因子数据进行预处理,得到数据样本集;向构建的碳排放因子预测模型中输入所述数据样本集,输出预测的各供电站点...
We use convolutional operation to map the output of ASTGCN block to the label space because that can help the model achieve a better performance. Configuration The configuration file config.conf contains three parts: Data, Training and Predict: ...
ASTGCN Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting (ASTGCN) References Shengnan Guo, Youfang Lin, Ning Feng, Chao Song, Huaiyu Wan(*). Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting. The 33rd AAAI Conference on...
ASTGCN主要由三个独立的组件组成,分别对交通流的三个时间属性进行建模,即最近、日周期和周周期依赖关系。更具体地说,每个组件包含两个主要部分:1)有效捕捉交通数据中动态时空相关性的时空注意机制;2)时空卷积,同时采用图卷积捕捉空间模式和常用标准卷积描述时间特征。三个分量的输出被加权融合以产生最终的预测结果。
1.一种基于ASTGCN算法的公交路况预测方法,其特征在于,包括: 数据采集单元获取公交车辆的历史GPS行驶信息路网结构信息和实时GPS行驶信息; 对数据采集单元获取的信息进行清洗和预处理得到历史预处理信息和实时预处理信息; 对历史预处理信息进行训练得到历史路况模型,对实时预处理信息根据历史路况模型进行预测得到预测路况信息...