STGCN_IJCAI-18 项目推荐

STGCN_IJCAI-18 项目推荐

STGCN_IJCAI-18 [IJCAI'18] Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/STGCN_IJCAI-18

1. 项目基础介绍和主要编程语言

STGCN_IJCAI-18 是一个基于深度学习的时空图卷积网络（Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks, STGCN）项目，主要用于解决交通领域的时序预测问题。该项目由 VeritasYin 开发，并在 GitHub 上开源。项目主要使用 Python 编程语言，依赖于 TensorFlow 和 PyTorch 等深度学习框架。

2. 项目核心功能

STGCN_IJCAI-18 的核心功能是通过构建时空图卷积网络来同时提取图结构数据中的空间和时间特征，从而实现对交通流量、速度等指标的预测。具体来说，项目实现了以下功能：

• 时空图卷积网络模型：项目提供了一个完整的时空图卷积网络模型，该模型由两个时空卷积块（ST-Conv blocks）和一个全连接输出层组成。每个 ST-Conv 块包含两个时间门控卷积层和一个空间图卷积层，能够有效地捕捉交通数据中的时空相关性。

• 数据预处理：项目提供了对交通数据进行预处理的工具，包括数据清洗、缺失值插值、数据归一化等。特别是针对交通网络的邻接矩阵计算，项目提供了详细的实现方法。

• 模型训练与评估：项目支持模型的训练和评估，用户可以通过配置参数来调整模型的训练过程，并使用不同的评估指标（如 MAE、MAPE、RMSE）来评估模型的性能。

3. 项目最近更新的功能

STGCN_IJCAI-18 项目最近更新的功能主要包括：

• 数据集更新：2022年2月22日，项目发布了 PeMSD7-M 的传感器站点列表，并修复了时间通道大小计算中的问题。

• 代码优化：2019年4月18日，项目发布了 PeMSD7-M 数据集，并对代码进行了重构，优化了模型训练和推理过程，增加了模型保存和 TensorBoard 支持。

• 模型改进：项目在最近的更新中，进一步优化了时空图卷积网络的结构，提升了模型在交通预测任务中的性能。

通过这些更新，STGCN_IJCAI-18 项目不仅在功能上得到了增强，还在代码的可读性和易用性上有了显著提升，适合广大研究者和开发者使用。

STGCN_IJCAI-18 [IJCAI'18] Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/STGCN_IJCAI-18