Transformer的交通流量预测完整数据代码整合了时间天气等多方面信息

最新推荐文章于 2025-02-04 21:33:38 发布

程序员奇奇

最新推荐文章于 2025-02-04 21:33:38 发布

阅读量2.7k

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：深度学习机器学习实战文章标签： transformer 深度学习人工智能交通流量预测 Transformer

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/130163409

深度学习机器学习实战专栏收录该内容

45 篇文章 ¥29.90 ¥99.00

订阅专栏

超级会员免费看

该项目展示了如何使用Transformer模型进行交通流量预测，整合了时间、天气等多因素信息。提供完整数据和代码，结果在B站有详细演示。

项目演示：https://www.bilibili.com/video/BV1Wg4y1u7aZ/?spm_id_from=333.999.0.0

结果展示：


# Transformer的交通流量预测 完整数据代码 整合了时间天气等多方面信息

import datetime
from torch.utils.data import DataLoader
from data

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

超级会员免费看

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

程序员奇奇

关注关注

0
点赞
踩
22

收藏

觉得还不错? 一键收藏
4
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

订阅专栏

基于LSTM和GRU的城市交通流量预测：完整代码和数据

PzBlockchain的博客

09-24

951

以上就是基于LSTM和GRU的城市交通流量预测的完整代码和数据。通过训练这样的模型，我们可以根据历史数据来预测未来一段时间内的交通流量。通过比较LSTM和GRU模型的预测结果，我们可以评估它们在此任务上的性能。本文将介绍如何使用长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）来预测城市交通流量，并提供完整的代码和数据。我们将数据集分为训练集和测试集，并对数据进行归一化处理，以便更好地训练我们的模型。最后，我们可以使用训练好的模型对未来的交通流量进行预测。接下来，我们定义并训练我们的GRU模型。

交通干道车流量聚类分析及预测 - 基于FCM聚类与Matlab源码实现

CodeWWWCode的博客

09-11

406

通过对车流量进行聚类分析，我们可以发现不同时间段和区域的车流量模式，并在此基础上进行准确的预测。本文将介绍如何使用模糊C均值（FCM）聚类算法，并提供相应的Matlab源码实现，以便进行交通干道车流量的聚类分析和预测。FCM聚类算法是一种常用的模糊聚类方法，它通过将每个数据点分配到每个聚类中心上的隶属度来对数据进行聚类。通过基于FCM聚类的交通干道车流量聚类分析和预测，我们可以更好地理解交通干道上不同时间段的车流量模式，并根据这些模式进行交通管理和规划的决策。最后，根据隶属度最大的类别，即可得到预测结果。

4 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

4 条评论

m0_74181040 2024.02.28
想问一下有没有国内的数据集呀

m0_74181040 2024.02.27
想问一下这个数据集是国内的还是国外的呀

北宸上人 2023.05.09
这个可以预测三维地图数据吗？第一维度横坐标，第二维度纵坐标，第三维度z高度

北宸上人 2023.05.09
数据下载还二次收费？

（私聊打折TrafficFlowPrediction（高速公路-交通流预测python代码）（数据集+LSTM+SAE+CNN）

03-25

TrafficFlowPrediction（高速公路-交通流预测）（数据集+LSTM+SAE+CNN）（数据集+LSTM长短时神经网络+SAE堆栈自编码+CNN卷积神经网络）基于CNN和LSTM的高速公路交通流预测模型 python代码

基于LSTM和GRU的城市交通流量预测-包含完整代码与数据

web_bug407的博客

09-27

1690

准确地预测城市交通流量可以帮助决策者制定合理的交通控制策略，优化交通流动性，并提高城市交通系统的效率。在这篇文章中，我们将介绍如何使用基于LSTM（长短期记忆）和GRU（门控循环单元）的神经网络模型来预测城市交通流量。本文介绍了如何使用基于LSTM和GRU的神经网络模型来预测城市交通流量。我们提供了完整的源代码和所需的数据集。通过使用这些模型，我们可以更准确地预测城市交通流量，为交通管理和规划提供有价值的参考。其中，交通流量是我们的目标变量，天气和节假日是我们的特征变量。

交通流量预测数据集CSV文件

11-15

交通流量预测数据集CSV文件

MATLAB实现基于LightGBM+BO-Transformer-GRU多变量回归交通流量预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）

最新发布

03-23

内容概要：本文档介绍了《MATLAB实现基于LightGBM+BO-Transformer-GRU多变量回归交通流量预测的详细项目实例》，该实例结合了LightGBM、贝叶斯优化（BO）、Transformer和GRU模型，提出了一套高效、精确且实时性强的...

基于 transformer、lstm、LSTM多特征的交通流量预测完整数据代码超全项目本科硕士毕设卓卓有余

03-23

4508

基于 transformer、lstm、LSTM多特征的交通流量预测完整数据代码超全项目本科硕士毕设卓卓有余

MATLAB实现LightGBM与Transformer-GRU融合的交通流量预测

随着城市化进程的不断加快和交通数据量的爆炸式增长，传统基于统计学方法（如ARIMA、SVM等）的交通流量预测模型在处理高维、非线性、动态变化的大规模数据时表现出明显的局限性，难以捕捉复杂的时空依赖关系。...

基于深度学习的交通流量预测：最新技术与实现代码

斌擎科技

02-04

1149

Transformer模型最早用于自然语言处理（NLP），并在机器翻译中取得了优异的成绩。Transformer的关键创新在于自注意力机制（Self-Attention），它能够在一个序列的每个位置上，考虑其他位置的信息，从而更好地捕捉长距离的依赖关系。Transformer的结构可以并行计算，因此在处理大规模数据时具有显著的效率优势。

用python写出通过5天的交通流量数据来训练算法，以预测第六天的交通拥堵情况...

weixin_42583683的博客

02-16

747

好的，以下是一个简单的用Python编写的示例程序，使用历史交通流量数据来训练模型，以预测第六天的交通拥堵情况。首先，需要导入所需的Python库，如pandas、numpy、matplotlib和sklearn等，用于数据处理、可视化和机器学习模型训练： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...

T-GCN（图卷积神经网络-交通流预测）（代码）.zip

01-09

图卷积神经网络-交通流预测 Temporal Graph Convolutional Network

交通预测流量数据集METR-LA数据集进行划分成训练集、测试集和验证集、比例为0.6：0.2：0.2

06-07

将交通预测得PEMS-bay、以及METR-LA数据集进行划分成训练集、测试集和验证集、比例为0.6：0.2：0.2

基于小波神经网络交通流量预测源代码_交通流量预测_matlab

04-01

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】资源名：基于小波神经网络交通流量预测源代码_交通流量预测_matlab 资源类型：matlab项目全套源码源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。适合人群：新手及有一定经验的开发人员

交通流预测

06-23

一篇论文，短时交通流预测、遗传算法 As we know, to predict short-term traffic flow accurately and efficiently is the premise and key of traffic management and control. This paper applies the theory of genetic algorithm into the BP neural network structure, designs an optimization BP neural network predict model with it, and develops the corresponding programs that can be applied to predict short-term traffic flow

Transformer模型在交通流量预测中的应用及完整代码实现

bug_code702的博客

09-24

1090

其中，Transformer模型以其出色的序列建模能力和并行计算优势，成为了研究者们进行交通流量预测的首选模型。Transformer模型借助其出色的序列建模能力和并行计算优势，在交通流量预测中取得了较好的效果。本文介绍了Transformer模型在交通流量预测中的应用，并提供了完整的源代码实现。一般而言，我们会将历史交通流量序列作为Encoder的输入，预测的交通流量序列作为Decoder的输入。我们将给定的时间和天气数据输入到训练好的Transformer模型中，即可获得对应时刻的交通流量预测结果。

交通流量预测数据集解读

qwezhaohaihong

05-20

3万+

智慧交通系统即Intelligent TransportationSystem (ITS) 属于时空预测方向，在人工智能相关会议上有不少工作值得借鉴。中科院计算所9楼网数的徐冰冰在github上有建微信群讨论，下周约在计算所给课题组做报告。群中Davidham（宋超，北交）也撰写了不少论文笔记，最近还发现了优快云上张博士的 “当交通遇上机器学习”，也很不错。原始数据集总结一、TaxiBJ，北京出租车数据集，郑宇，"BJ15_M32x32_T30_InOut.h5"，原始数据s...

使用LSTM算法预测交通流量 - Python代码实现

m0_47037246的博客

05-25

1882

在交通领域，预测交通流量的变化对于优化交通系统和缓解交通拥堵至关重要。本文将介绍使用LSTM算法构建时间序列多变量模型，对交通流量进行预测，并给出Python代码实现。这里使用了一个包含交通流量、天气、时间等多个变量的数据集。接下来，我们读取数据并进行预处理。由于本文重点在于LSTM算法的应用，故以下代码只展示数据预处理部分。最后，我们可以使用可视化工具对预测结果进行展示。以下代码将训练和测试集的真实值和预测值进行可视化。接下来，我们构建基于LSTM算法的时间序列多变量模型，并对数据集进行训练和测试。

交通流预测爬坑记（一）：交通流数据集，原始数据

Transformer的交通流量预测 完整数据代码 整合了时间天气等多方面信息

4 条评论

Transformer的交通流量预测完整数据代码整合了时间天气等多方面信息