ST-MetaNet：基于深度元学习的城市交通预测开源项目

ST-MetaNet：基于深度元学习的城市交通预测开源项目

ST-MetaNet The codes and data of paper "Urban Traffic Prediction from Spatio-Temporal Data Using Deep Meta Learning" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/ST-MetaNet

1. 项目基础介绍

ST-MetaNet 是一个开源项目，它实现了论文 "Urban Traffic Prediction from Spatio-Temporal Data Using Deep Meta Learning" 中的算法。该项目使用 Python 作为主要的编程语言，通过深度元学习技术对城市交通流量进行预测。项目旨在解决城市交通预测问题，提供了一个高效且可扩展的解决方案。

2. 项目的核心功能

项目的核心功能是基于空间时间数据的深度元学习框架，具体包括以下几个方面：

• 数据预处理：项目提供了对北京市32x32网格区域交通流量的预处理数据，包括节点特征、道路特征、流量数据等。
• 模型训练：实现了 seq2seq、gat-seq2seq 和 st-metanet 三种模型，以及 DCRNN 和 ST-ResNet 两种基线模型。
• 模型评估：提供了模型性能的评估结果，并支持在测试数据集上进行评估。
• 多GPU训练：支持使用单个或多个GPU进行模型训练，以提高训练效率。

3. 项目最近更新的功能

最近更新的功能主要包括：

• 优化了模型训练流程：通过改进数据处理和模型训练的细节，提升了训练效率和模型性能。
• 增加了新的模型配置选项：提供了更多的模型设置选项，用户可以根据需求调整模型的参数。
• 改进了文档和示例：更新了项目文档和示例代码，使得项目更易于理解和使用。

通过这些更新，ST-MetaNet 不仅提高了项目的可用性和性能，还使得用户可以更灵活地调整和优化模型，以满足不同的研究需求。

ST-MetaNet The codes and data of paper "Urban Traffic Prediction from Spatio-Temporal Data Using Deep Meta Learning" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/ST-MetaNet