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GCN_Predict-Pytorch: 基于PyTorch的交通流量预测模型图卷积网络实现

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简介：
GCN_Predict-Pytorch是一个基于PyTorch框架开发的开源项目，用于实现交通流量预测的图卷积神经网络模型。该工具为研究人员和开发者提供了一个高效、灵活的平台来探索和应用先进的机器学习技术解决交通领域的问题。 使用PyTorch实现图卷积网络（GCN、GAT、Chebnet）进行交通流量预测。 数据集由Caltrans绩效评估系统（PEMS-04）收集，包含307个探测器的数据，时间范围为2018年1月至2月。特征包括流动量、占有率和速度。 探索性数据分析： 1. 数据具有三个特点：流动量、占用率和速度。首先对数据分布进行可视化分析。 2. 运行代码以查看数据：`python data_view.py` 3. 每个节点（探测器）有三个特征，但两个特征的数据分布相对固定，因此我们只采用一维特征。 读取数据集： 在traffic_dataset.py文件中，使用get_adjacent_matrix和get_flow_data函数来获取相邻矩阵和流量数据。 模型训练：相关的代码位于tra目录下。

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  • GCN_Predict-Pytorch: 基于PyTorch的交通流量预测模型图卷积网络实现
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    GCN_Predict-Pytorch是一个基于PyTorch框架开发的开源项目，用于实现交通流量预测的图卷积神经网络模型。该工具为研究人员和开发者提供了一个高效、灵活的平台来探索和应用先进的机器学习技术解决交通领域的问题。 使用PyTorch实现图卷积网络（GCN、GAT、Chebnet）进行交通流量预测。 数据集由Caltrans绩效评估系统（PEMS-04）收集，包含307个探测器的数据，时间范围为2018年1月至2月。特征包括流动量、占有率和速度。 探索性数据分析： 1. 数据具有三个特点：流动量、占用率和速度。首先对数据分布进行可视化分析。 2. 运行代码以查看数据：`python data_view.py` 3. 每个节点（探测器）有三个特征，但两个特征的数据分布相对固定，因此我们只采用一维特征。 读取数据集： 在traffic_dataset.py文件中，使用get_adjacent_matrix和get_flow_data函数来获取相邻矩阵和流量数据。 模型训练：相关的代码位于tra目录下。
     
  • 基于PyTorch的CNN卷积神经网络实现
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    本项目采用Python深度学习框架PyTorch，构建并训练了卷积神经网络(CNN)，以解决图像分类问题，展示了CNN在图像识别任务中的高效性。 本段落介绍了如何使用PyTorch实现卷积神经网络（CNN），供读者参考。 我对卷积神经网络有一些认识：它是目前最流行的深度学习模型之一，由于具有局部感受野等特性，使其与人眼识别图像的方式相似，因此被广泛应用于图像识别中。我的研究领域是机械故障诊断，通常使用旋转机械设备的振动信号作为数据源。对于一维信号处理，一般有两种方法：一是直接对其进行一维卷积操作；二是将其映射到时频图上，从而转化为图像识别问题。此前我一直在用Keras搭建网络模型，最近学习了如何利用PyTorch构建CNN，并尝试编写相应的代码。实验中使用的是经典的MNIST手写数字数据集作为训练样本。
     
  • 基于PyTorch的图卷积网络（包括GCN、GAT、Chebnet）在交通流量预测中的应用（附完整源码及数据）
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    本研究利用PyTorch框架下的三种图卷积模型（GCN，GAT，ChebNet），探索它们在交通流量预测的应用价值，并提供详尽的代码和数据集供参考学习。 图卷积网络（GCN、GAT、Chebnet）在交通流量预测中的PyTorch实现 ### 依赖库： - Pytorch - Numpy - Pandas - Matplotlib ### 数据集实例： 这些数据由加州交通局性能测量系统（PEMS-04）收集。 - 检测器数量：307个 - 特征包括：流量、占用率和速度。 #### 探测数据分析： 1. 有三个特征，分别是流量、占有率和速度。首先对数据分布进行可视化分析。 2. 运行代码文件 `data_view.py` 来查看数据的分布情况。 3. 每个节点（检测器）具有三个特征属性，但其中两个特征的数据变化不大，因此我们只选取第一个维度的流量作为主要预测依据。 #### 读取数据集： 在`traffic_dataset.py` 文件中提供了 `get_adjacent_matrix` 和 `get_flow_data` 函数来分别读取相邻矩阵和流量数据。 ### 模型训练： 模型训练相关代码位于文件 `traffic_predi` 中。
     
  • DBCNN-PyTorch: PyTorch中基于双线性卷积神经网络的盲图象质量评价实验实现
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    简介：DBCNN-PyTorch是一个在PyTorch框架下实现的基于双线性卷积神经网络的盲图像质量评估工具，用于高效地进行图像质量分析与测试。 DBCNN-Pytorch 使用深双线性卷积神经网络进行盲图像质量评估的实验性PyTorch实现。 目的： 鉴于PyTorch在学术界的受欢迎程度，我们希望此项目能够帮助IQA研究人员。该存储库将作为集成先进IQA技术的活动代码库。 要求： - PyTorch 0.4+ - Python 3.6 默认设置下的用法： 运行 `python DBCNN.py` 可以使用默认配置进行实验。 如需重新训练SCNN，需要Matlab和原始存储库来生成合成失真的图像。然后可以执行命令 `python SCNN.py`。 引文： @article {zhang2020blind， title = {使用深双线性卷积神经网络进行盲图像质量评估}， 作者= {张维霞，马克德，闫家加邓，德祥和王舟}， 期刊 = {IEEE视频技术电路和系统的交易}， 卷号 = {30}, 期数 = {1}, 页码 = {36--47}, 年份 = {2020} } 致谢：
     
  • 基于TensorFlow的Python-TGCN实现：时间图卷积网络在城市交通流量预测中的应用
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    本研究采用TensorFlow框架下的Python-TGCN库，探讨时间图卷积网络(TGCN)在城市交通流量预测的应用效果，提升预测精度和效率。 Temporal Graph Convolutional Network for Urban Traffic Flow Prediction Method 该方法利用时空图卷积网络来预测城市交通流量。通过结合时间序列数据与空间拓扑结构，可以更准确地捕捉到复杂的城市交通动态变化规律，并在此基础上进行有效的未来趋势预测。这种方法在智能交通系统中具有重要的应用价值和广阔的发展前景。
     
  • KPConv-PyTorch：基于PyTorch的内核点卷积实现
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    KPConv-PyTorch是一款采用PyTorch框架开发的高性能深度学习库，专注于执行高效的内核点卷积操作，特别适用于点云数据处理和三维形状识别任务。 Hugues THOMAS创建的这个存储库包含了PyTorch中的内核点卷积（KPConv）。Tensorflow也提供了一种实现方式（尽管是原始但较旧的版本）。KPConv是我们ICCV2019论文中介绍的一种点卷积算子。如果您发现我们的工作对您的研究有所帮助，请考虑引用以下文献： @article{thomas2019KPConv, Author = {Thomas, Hugues and Qi, Charles R. and Deschaud, Jean-Emmanuel and Marcotegui, Beatriz and Goulette, Fran{\c{c}}ois and Guibas, Leonidas J.}, Title = {KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point}
     
  • SGCN: PyTorch中的“签名图卷积网络”实现（ICDM 2018）
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    简介：SGCN是基于PyTorch框架实现的一种新型图卷积网络模型，通过引入节点特征的符号版本增强了图数据的学习能力。该方法在国际数据挖掘大会(ICDM)上发表于2018年。 SGCN 是一种签名图卷积网络（ICDM 2018）的 PyTorch 实现。随着当今许多数据可以用图形表示，对图形数据进行神经网络建模的需求日益增长。近年来，由于其在许多任务中的卓越表现，图卷积神经网络 (GCN) 已经受到了越来越多的关注。事实证明，在诸如节点表示学习等网络分析任务中，它们可以提供显著的改进。 特别是对于学习低维节点表示的任务来说，它已经显示出能够提升从链接预测和节点分类到社区检测和可视化的众多其他任务的表现。随着社交媒体的日益普及，带有正向和负向链接的签名网络变得越来越普遍。然而，由于之前的 GCN 模型主要集中在未签名的网络（或仅由正向链接组成的图形）上，并且因为负面链接带来的挑战，如何将它们应用到签名网络中尚不清楚。 最主要的问题在于否定链接不仅具有与肯定链接不同的语义意义，而且其本质原理也不同。此外，它还与肯定链接之间形成了复杂的交互关系。
     
  • GCNII：简化版深度图卷积网络的PyTorch实现
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    简介：GCNII是简化的深度图卷积神经网络，本项目提供了其PyTorch实现代码，便于研究者和开发者理解和应用此模型。 简单和深图卷积网络的PyTorch实现包含在该存储库中。 依赖关系： - CUDA 10.1 - python 3.6.9 - pytorch 1.3.1 - 网络x 2.1 - scikit学习 数据集包括三个基准数据集（Cora，Citeseer，Pubmed）和四个额外的数据集（Chameleon，Cornell，Texas，Wisconsin）。我们使用与Geom-GCN相同的半监督设置，并采用相同的数据预处理方法。 测试精度总结如下： | 数据集 | 深度 | 公制 | | -------- | ----- | ---- | | Cora | 64 | 85.5 | | Citeseer | 8 | 62.48| | Pubmed | 32 | 73.4 | | Chameleon| 16 | 76.49| | Cornell | 16 | 80.3 | | Texas | 32 | 77.84| | Cora（全监督） | 64 | 88.49| | Wisconsin| 16 | 81.57| 以上是简化和重写的版本，去除了原文中的链接和其他联系方式。
     
  • RCNN: PyTorch中的递归卷积神经网络模型
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    本项目实现了一个基于PyTorch框架的RCNN模型，该模型为图像识别任务提供了一种有效的递归卷积神经网络解决方案。 在PyTorch框架下探讨神经网络中的递归卷积神经网络。
     
  • 基于图神经网络的交通流量预测.rar
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    本研究利用图神经网络技术对城市道路交通流量进行精准预测，旨在提升交通管理效率及减少拥堵现象。模型结合了时空特征，有效捕捉复杂的城市路网结构与动态变化规律。 基于时序图神经网络的交通流预测方法利用GNN来实现对不同路段交通流量的预测。