MTGNN

简介：
神经网络是本文的核心PyTorch实现。为了确保模型的构建，该模型应采用Python 3作为开发语言，其所依赖的库和模块的详细信息已在名为 requirements.txt 的文件中明确列出。 准备工作包括收集多元时间序列数据集，例如从太阳能、交通、电力和汇率等领域下载相关资料。 这些数据集经过解压缩后，将被移动至指定的“data”文件夹中。 此外，交通数据集将从提供的METR-LA和PEMS-BAY数据集进行获取或下载。 随后，这些数据集也将被复制到“data”文件夹中。 为了方便管理，使用以下命令创建数据目录：`mkdir -p data/{METR-LA,PEMS-BAY}`。 针对METR-LA数据集，执行 `python generate_training_data.py --output_dir=data/METR-LA --traffic_df_filename=data/metr-la.h5` 命令生成训练数据；对于PEMS-BAY数据集，执行 `python generate_training_data.py --output_dir=data/PEM` 命令生成训练数据。