T-GCN: A Temporal Graph Convolutional Network for Traffic PredictionI. INTRODUCTION(1) Spatial dependence(2) Temporal dependenceIII. METHODOLOGYA. Problem DefinitionB. OverviewC. Methodology1) Spatia
引言最近投了一篇交通流领域的论文被拒了，有个reviewer提出，我的定义不符合Edie’s generalized traffic definitions，因此基础就不正确。为了能解决这个问题，我看了些相关论文，也找到了Edie 1963年发表的论文：Discussionof trafficstream measurements and definitions。交通流三参数基本定义在观测点进行计
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2024-07-10 02:21:34
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一、SanFrancisco Bay Area1.数据集包括500辆出租车近30天的（2008年5月17日-6月10日）行驶数据2.车辆行驶数据的采样时间间隔1min3.车辆轨迹数据包含：车辆ID-经纬度（位置）-是否载客-时间4.无瞬时速度下载链接：点击打开链接二、Shanghai1.数据集包括4千辆出租车24个小时（07年2月20日）的行驶数据2.车辆行驶数据的采样时间间隔为1min3.车辆轨
文章信息本周阅读的论文是题目为《Spatial-Temporal Transformer Networks for Traffic Flow Forecasting》的一篇2021年发布在arXiv网站上的使用时空Transformer网络（STTNs）预测交通流的文章。摘要交通预测已成为智能交通系统的核心组成部分。然而，由于交通流的高度非线性特征和动态的时空依赖性，及时准确的交通预测，尤其是长时
1.交通（交通流量预测、出租车或网约车需求预测、交通流异常检测、停车位可用性预测）交通流量预测：交通流量预测问题，即给定前T个时刻的历史流量信息，预测未来T‘时刻的交通信息。通过图卷积操作，结合交通系统层次结构，包括道路网络的微观层和宏观层来进行流量的预测。 出租车或网约车需求预测：进行出租车或网约车OD需求矩阵的预测，OD需求矩阵的预测比一般的需求预测更加具有挑战性，预测一个区域用车需
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2024-07-09 13:20:50
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上一篇的地址：基于公共交通大数据的上海市居民出行时空特征研究_王宇这篇论文内容并不很多，除了数据清洗和数据分类处理之外主要是讲了聚类的问题，核密度聚类： 是对于数据集中的每个点都进行计算，根据值的大小画热力图用的： 剩下的东西在上一篇张红的文章里基本上都详细提过了（数据清洗和数据分类处理）。面向交通拥堵预测大数据的神经网络群组快速学习_沈晴ELM这篇对于数据同样是按不同的特性（路段）进行划分时候进
文章思路：挑战：实际道路时空相关性复杂，交叉口监控设备的局限性。提出了新的分层交通流预测的基础上时空图卷积网络（ST-GCN），结合了交叉口交通的空间和时间依赖性，以实现更准确的交通流预测。提出的基于AdjacentSimilar算法的交叉口交通流预测方法无需历史数据，也能有效预测交叉口的交通流。同时考虑了外部因素引言空间依赖性：城市的拓扑结构决定了交叉口之间的相互依赖性。上游交叉口的交通流输出直
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2024-03-21 13:37:46
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交通流量数据PEMs数据集说明 distance_df_filename (str): path of the csv file contains edges information tuple: two adjacency matrix. adj_PEMS07.pkl np.array: conn
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2024-01-04 09:47:08
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AAAI20190 摘要交通流数据通常有很高的非线性和很复杂的特征。目前很多交通预测的方法缺乏对交通数据时空相关性的动态建模。本文提出了一种基于注意力的时空图卷积神经网络（ASTGCN）来解决交通预测问题ASTGCN包括三个独立的部分，分别对交通流的三种时间属性进行建模：1）当前相关性（recent dependencies）2）每天的周期性（daily-periodic dependencies
该数据集包含 48120 条每小时在四个不同路口的车辆数量观察。数据是由传感器在每个路口的不同时间收集的。
原创
2022-10-17 12:03:51
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下面的数据集链接，大家如果打不开的话，建议打开VPN，上外网下载哦！1 PHEME-R 这是一个在PHEME FP7项目的新闻学用例中收集和注释的数据集。这些谣言与9个不同的突发新闻相关。它是为分析社交媒体谣言而创建的，包含由谣言推文发起的推特对话；对话包括对这些谣言推文的回应推文。这些推文已经被注解为支持度、确定性和证据性。该数据集包含330个对话线程（297个英语，33个德语），每
cv学习笔记（2）神经网络分类问题之鸢尾花数据集鸢尾花数据集根据鸢尾花的花瓣、花萼的长度和宽度来判断这是什么鸢尾花。这是统计学的经典问题。 该数据集有150个数据，根据这个数据集，训练一个人工神经网络，然后就可以根据给定的花瓣和花萼来判断这是哪一种鸢尾花。建立网络结构使用一个串型结构。第一个层是从输入层到隐含层，设置7个节点，输入4个数据，指定激活函数是双曲正切函数（tanh）；第二层是输出层，是
从空间数据集发现一种共置模式：一种通用方法
标题：Discovering Colocation Patterns from Spatial Data Sets: A General Approach摘要给定布尔特征空间的集合，共置模式发现过程中将找到频繁一起出现的特征的子集。空间共置规则与关联规则问题的不同。本文的贡献：1） In this paper, we provide a transac
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2024-10-30 12:45:33
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文章目录前言一、鸢尾花数据集SVM分类1.引入库和数据2.数据分类函数3.数据分类二、人脸特征提取1.特征点标记实现2.使用opencv函数简单墨镜效果参考 前言OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 它轻量级而且高效–由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Pyt
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2024-07-12 01:26:15
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假设这里有多个平行宇宙，每个空间里都在用10只宝可梦的data去找，由于不同宇宙中宝可梦的data是不同的，因此即使使用的是同一个model，最终获得的都会是不同的variance那为什么比较复杂的model，它的散布就比较开呢？比较简单的model，它的散布就比较密集呢？BiasBias vs Variance由前面的讨论可知，比较简单的model，variance比较小，bias比较大；而比
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2024-07-29 16:04:38
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一、背景相关从脉搏波获取血压目前是一个重要的研究方向，为众多从事机器学习和深度学习算法的童鞋们提供了很好的研究对象。但是这个研究对象又不那么好研究，一方面是因为脉搏波的复杂性，一方面是因为数据库的不适用性（适合亚洲人的数据库我还没找到）。数据库一般包含以下几个数据：PPG、ABP、ECG的至少两个，我们要做的就是从PPG和ECG信号的组合中获取ABP信号，一般对于非持续精确测量而言，获取到SBP、
文章目录一.PASCAL数据集简介1.图像分割 一.PASCAL数据集简介Pascal VOC2012数据集主要是针对视觉任务中监督学习提供标签数据，它有四个大类别，可以细分为二十个小类别：Person：personAnimal：bird, cat, cow, dog, horse, sheepVehicle：aeroplane, bicycle, boat, bus, car, motorbi
使用Spry XML数据集 Spry XML数据集是一个JavaScript对象，可以使用它在WEB页面上显示XML数据文件中的数据。你可以用这个数据根据访问者的选择在页面的主要和详细区域中更新数据。你可以访问 Adobe LiveDocs获得本文的最新版本。Spry XML数据集基本概要Spry数据集就是一个JavaScript对象。你在WEB页面里用少量的代码就可以使浏览器在打开页面时创建对象
Rank-consistent Ordinal Regression for Neural Networks摘要分类任务的网络结构已经得到显著的发展，但是常用的损失函数（例如多类别交叉熵）不能解决ranking（排名）和序数回归的问题。本文作者提出了一个新框架（Consistent Rank Logits，CORAL），该框架具有rank-monotonicity（排名单调性） and consi
本次JUST系列技术分享，是如何使用ClickHouse实现时序数据管理和挖掘的。ClickHouse是一个高效的开源联机分析列式数据库管理系统，由俄罗斯IT公司Yandex开发的，并于2016年6月宣布开源。一、时序数据简介时序数据全称是时间序列(TimeSeries)数据，是按照时间顺序索引的一系列数据点。最常见的是在连续的等时间间隔时间点上获取的序列，因此，它是一系列离散数据[1]。时序数据
