Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting, AAAI 2019, pytorch version - guoshnBJTU/ASTGCN-2019-pytorch
然后,通过PyTorch等深度学习框架加载并训练ASTGCN模型,调整超参数以优化性能。 模型训练完成后,可以利用训练好的模型对未来交通流量进行预测。 如果你需要具体的ASTGCN代码实现,可以参考GitHub上的开源项目或相关论文中的代码附录。此外,CSDN等平台上也有许多关于ASTGCN代码实现的详细讲解和示例代码,可以作为学习的参考。
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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:根据实验需求,调整模型的超参数,如学习率、层数、节点数等。 二、数据预处理阶段 1.数据加载:使用代码中的数据加载函数,将数据...
pytorchCNN+LSTM对时间序列数据预测实战(逐行代码讲解) 数海小菜鸟 26:50 论文研读之交通流预测大规模基准数据集:LargeST HCHHOH 34703 11:12 增加PyQt5界面的交通流量预测(代码和数据集:https://mbd.pub/o/bread/ZpWTk55x) 深度学习的奋斗者 论文研读之HSTGCNT:GCN+transformer的交通流量预测模型 ...
根据ASTGCN-2019 的研究,pytorch版本的基于注意力的时空图卷积网络(Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting, AAAI 2019)是一种新型的网络架构,用于预测交通流量。该模型利用了注意力机制来捕捉不同时间步和空间位置之间的依赖关系,从而提高了预测的准确性。 在构建模型...
params_dir: the folder for saving parameters ⚠️[Deprecated] no longer maintained, please use the code inhttps://github.com/guoshnBJTU/ASTGCN-r-pytorch 401stars 9watching 245forks Releases No releases published Languages Python99.7% Dockerfile0.3%...