STGCN项目使用教程

STGCN项目使用教程

STGCN The PyTorch implementation of STGCN. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/stg/STGCN

1. 项目介绍

STGCN（Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks）是一种基于图卷积神经网络（GCN）的时空预测模型。本项目是STGCN的PyTorch实现，主要应用于交通预测领域。该模型能够学习城市交通网络中的时空特征，从而实现对交通流量的预测。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保已安装以下依赖：

• Python 3.x
• PyTorch
• NumPy
• Pandas

安装依赖：

pip3 install -r requirements.txt

数据准备

项目提供了两个数据集：METR-LA和PEMS-BAY。你可以从以下地址下载数据集：

• METR-LA: 链接
• PEMS-BAY: 链接

下载数据后，将其放在项目根目录的data文件夹中。

训练模型

修改config.py文件，设置数据集路径、模型参数等。然后运行以下命令训练模型：

python3 main.py

模型评估

训练完成后，模型将在验证集上进行评估。你可以查看logs文件夹中的日志文件来获取模型性能。

3. 应用案例和最佳实践

案例一：交通流量预测

使用STGCN模型进行交通流量预测。首先，加载训练好的模型：

from stgcn.model import STGCN
from stgcn.utils import load_data

# 加载模型
model = STGCN.load_model('model_path')

# 加载数据
data = load_data('data_path')

# 预测
prediction = model.predict(data)

案例二：时空特征可视化

通过可视化STGCN模型学到的时空特征，以便更好地理解模型的工作原理。

from stgcn.model import STGCN
from stgcn.utils import load_data, visualize_features

# 加载模型
model = STGCN.load_model('model_path')

# 加载数据
data = load_data('data_path')

# 可视化时空特征
visualize_features(model, data)

4. 典型生态项目

• TCN：基于卷积神经网络的序列模型。
• ChebNet：在图上应用快速局部谱滤波的卷积神经网络。
• GCN：基于图卷积网络的半监督分类。

STGCN The PyTorch implementation of STGCN. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/stg/STGCN