STFGNN：STFGNN在AAAI-2021的代码实现（时空交通数据预测）。

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简介：
在AAAI-2021会议上，STFGNN的MXNet实现用于交通流量预测，该模型即为[用于交通流量预测的时空融合图神经网络，AAAI 2021]（）。该框架的构建依赖于一个精心设计的管道，因此我们强烈建议您对其进行充分的熟悉。为了便于使用，Python 3 参考了 requirements.txt 文件中的依赖项。在几个公开可用的交通数据集上进行了验证，包括PEMS03、PEMS04、PEMS07和PEMS08。为了获取所需数据，请使用密码p72z下载并解压缩 data.tar.gz 文件。随后，针对PEMS03、PEMS04、PEMS07和PEMS08数据集进行模型训练，通过运行 python main_4n0_3layer_12T_res.py --config config/XXXX/individual_3layer_12T.json 命令来训练您自己的数据集。

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Matlab分时代码-交通影响预测：实时评估交通事故的影响

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本项目运用MATLAB开发了用于实时分析与预测交通事故影响的分时代码系统，旨在提供及时有效的交通状况评估。这些文件包含MATLAB代码，可用于预测洛杉矶市的实时短期和长期交通状况。数据集来源于LADOT（洛杉矶运输部）。所使用的算法是对协作上下文强盗策略的一种改进版本，其核心思想是：当不同传感器之间共享信息并在需要时互相预测其他传感器的状态时，可以提高预测准确性。流量影响预测使用了JxBrowser，这是一个专有软件。JxBrowser的使用受其产品许可协议约束。如果有意在开发中应用该工具，请直接联系相关授权方获取更多信息。

LSTM在交通预测中的应用代码

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本项目通过LSTM模型实现交通流量和模式的高效预测，旨在优化城市交通管理。代码详细展示了数据预处理、模型构建及评估过程。 LSTM-交通预测代码及模型训练数据。

时空预测模型的PyTorch实现与预测分析

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本项目利用PyTorch框架实现了多种时空预测模型，并进行了详细的预测分析，旨在探索高效的时间序列及空间数据预测方法。预测模型：时空预测模型的PyTorch复现工作在`models`文件夹内完成。每个子文件夹包含一个完整结构的模型代码，这些实现参考了论文中的公式、图示以及GitHub上的作者代码（如果有）。所有模型假设输入张量形状为(batch, sequence, channel, height, width)。为了便于学习和理解，我将各个模块设计得尽可能独立，并组合使用。这样的做法虽然在效率上可能稍逊一筹，但在可读性和维护性方面具有明显优势。 `util`文件夹中包含处理大尺寸数据的patch分割方法，具体实现针对五维数据进行了优化。如果需要适应四维输入，则需相应调整逻辑。此外，我还编写了两个模板类：TrainingTemplate和TestingTemplate，用于训练过程中的通用操作。通常只需继承并重写部分方法即可满足特定需求。 `content_tree`文件夹内提供了生成目录树的工具函数。

SCNet: 来自AAAI 2021的论文和代码

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SCNet是发表于AAAI 2021会议的一篇学术论文及其配套代码，专注于提出一种新颖的网络架构或算法，以解决特定领域的挑战性问题。网络介绍我们提供用于再现实验结果的工具。强调： SCNet解决了现有的级联方法在实例分割中的训练与推断样本分布不匹配的问题。 SCNet加强了子任务之间的关系：分类、检测和分段。最先进的技术：在ResNext-101上，SCNet实现了44.7盒式AP和42.3面罩AP，在没有额外噪音的情况下。可以通过使用已知的插件和技术（例如Group Norm，DCN，多尺度训练测试）进一步改善此性能。快速的培训与推理：相比其他方法，SCNet不仅能实现更好的性能，并且可以更快地进行培训与推理，并需要更少的内存。请参阅下面的比较。数据集 SCNet需要COCO和COCO-stuff数据集来进行训练。您需要下载并解压缩到相应的路径中。目录结构应该如下所示： ``` mmdetection ├── mmdet ├── tools ├── configs ├── data │ ├── coco... ```

yc.rar_交通流量预测_短时交通流量预测_交通流量_流量预测

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本项目yc.rar专注于交通流量预测领域，特别针对短时交通流量进行分析与建模。通过历史数据和实时信息，优化模型以提高预测准确性，为交通管理和规划提供决策支持。交通流量预测是现代城市交通管理中的关键环节，在短时间内的精确预测对于优化调度、防止拥堵及提高道路安全具有重要意义。yc.rar文件包含了用于进行短期交通流量预测的源代码，其主要目标是从历史数据中提取信息，并对未来一段时间内可能的交通流量做出准确估计。理解基础原理是必要的：交通流量通常指单位时间内通过某路段车辆的数量，它是衡量道路使用情况的重要指标之一。短时预测一般指的是从几分钟到几小时内的流量变化，这要求模型能够快速适应实时变动并保持较高的准确性。 yc.m是一个MATLAB脚本段落件，在数学计算和数据分析领域具有广泛应用的MATLAB环境非常适合此类任务。该脚本可能包含以下关键部分： 1. 数据预处理：原始数据通常需要清洗以去除异常值，并转化为适合分析的形式，这包括归一化和平滑等步骤。 2. 特征工程：为了捕捉交通流量的变化规律，可能会提取一系列相关的特征信息，例如时间序列的滞后效应、节假日因素以及上下班高峰期的影响。 3. 模型构建：选择适当的预测模型是关键。常用的模型有ARIMA（自回归整合移动平均）、灰色系统理论、支持向量机和神经网络等。yc.m可能采用了其中的一种或几种组合应用的方式。 4. 训练与优化：使用历史数据训练选定的模型，并通过交叉验证等方式调整参数，以提高预测精度。 5. 预测评估：将经过训练后的模型应用于未见过的数据集上进行未来流量的预测，并利用如均方误差和平均绝对误差等指标来评价其表现。 6. 可视化展示：源代码可能还包括绘制实际交通流与预测结果对比图的功能，帮助直观地理解模型的表现情况。在实践中，这样的短期交通流量预测系统可以集成到现有的智能交通管理系统中。它能够实时接收传感器数据，并根据这些信息动态调整信号灯控制策略或向公众发布出行建议等措施，从而有效缓解城市道路交通压力并提高整体运行效率。

城市交通流量预测代码与数据分享

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本项目致力于提供一套完整的城市交通流量预测解决方案，包括源代码和历史数据。帮助研究者及开发者快速上手进行交通数据分析和模型构建，旨在优化城市交通管理，减少拥堵现象。分享城市交通道路流量预测代码及数据。

基于注意力机制的时空图卷积网络在流量预测中的应用（ASTGCN）- AAAI 2019

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本研究提出了一种结合注意力机制与时空图卷积的新型神经网络模型ASTGCN，应用于交通流预测，并于AAAI 2019会议上发表。阿斯泰格基于注意力的时空图卷积网络（ASTGCN）在交通流量预测中的应用通过两个来自加州的高速公路交通数据集PeMSD4和PeMSD8进行了验证。这些数据由加利福尼亚绩效评估系统每30秒实时收集，并从原始数据中每隔5分钟汇总一次。该系统已在加州主要都会区的主要高速公路上部署了超过39,000个探测器，地理信息记录在数据集中。我们的实验考虑了三种流量度量：总流量、平均速度和平均占用率。我们使用两个数据集进行测试： - PEMS-04: 包含2018年1月至2月期间的307个传感器的数据，包括流动、占据和速度三个特征。 - PEMS-08: 包括2016年7月至8月期间的170个检测器数据，同样包含流动、占据和速度这三个特点。实验要求使用Python版本需大于等于3.5以及mxnet库（建议版本为1.3.0及以上）和mxboard。

交通流量预测的CSV数据集

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此数据集包含用于交通流量预测的CSV文件，记录了特定地点不同时段内的车流信息，适用于机器学习模型训练与测试。交通流量预测数据集CSV文件包含用于分析和建模的交通相关数据。

AR模型的时序数据预测测试代码

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本项目包含用于评估AR（自回归）模型在时间序列预测任务中表现的测试代码。通过该代码可以有效验证模型对未来值的预测精度和稳定性。时序数据预测AR模型测试代码