1、文章信息《Traffic Flow Forecasting with Spatial-Temporal Graph Diffusion Network》。这是华南理工大学和京东数科合作发表在计算机顶级会议AAAI2021上的一篇文章。2、摘要在各种时空挖掘应用中，例如智能交通控制和公共风险评估，准确预测整个城市的交通流量一直发挥着至关重要的作用。尽管先前的工作已为学习交通时序动态和空间依赖性做
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2024-01-26 09:50:34
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本人小白一枚，因为需要参加算法大赛逐渐接触了GRAPH ATTENTION NETWORKS，在对源码进行研究的同时理解论文思想，发现了一些有趣的事情，特此抛砖引玉。〇、概述图这种数据结构是我们生活中常见的相互关联信息的一种抽象，最简单的实例就是地铁网络路线图，每个节点就是站点，边就是站点之间的铁路线，边可以是双向的，代表站点之间可以有双向的列车运输（这好像是废话。。），我们可以进一
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2024-06-26 16:08:04
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DynaCHINA(Dynamic Consistent Hybrid Information based Network Assignment)是完全由国内自主研发的动态网络交通分析与实时路况预测软件系统，实验室版本叫作"DynaCASTIM"，流体中文网论坛 (bbs.cfluid.com)上对其技术思路做了大量讨论。
DynaCHINA(Dyn
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2024-08-11 10:23:59
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文章目录0 前言1 课题背景2 实现效果3 DeepSORT车辆跟踪3.1 Deep SORT多目标跟踪算法3.2 算法流程4 YOLOV5算法4.1 网络架构图4.2 输入端4.3 基准网络4.4 Neck网络4.5 Head输出层5 最后 0 前言? 优质竞赛项目系列，今天要分享的是? **基于深度学习得交通车辆流量分析 **该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！1 课题背景在
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2024-08-20 17:34:04
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简介随着图网络的发展，其在非欧氏数据上的应用被进一步开发，而交通预测就是图网络的一个主要应用领域。交通预测指的是根据历史交通数据和交通网络的拓扑结构来预测未来的交通状况，包括但不限于速度、流量、拥堵等。交通流量预测是其他上层任务如路径规划的基础，是工业界非常关心的任务。本文采用三种经典的图网络模型（GCN、ChebNet和GAT）进行图结构的交通流量预测，整个项目采用PyTorch实现，项目全部源
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2023-10-13 10:42:30
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交通预见未来(21): 出行需求预测新视角---基于图卷积神经网络GCN的出租车OD需求预测1、文章信息《Origin-Destination Matrix Prediction via Graph Convolution: a New Perspective of Passenger Demand Modeling》。北航计算机学院发在2019KDD上的一篇论文。2、摘要为了获得乘客的出行模式，
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2024-10-25 13:14:27
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目录数据来源及web实现效果项目结构图表及评估结果说明模型部分代码模型训练flask框架 数据来源及web实现效果 这是我做的一个预测交通流量的项目，能够预测4个小时内的车流量变化，间接预测交通拥堵。完整项目代码请访问github个人仓库https://github.com/chen22676678/trafficForecas。 车流量数据来源（访问该链接需要梯子）https:/
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2023-11-13 22:23:37
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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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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
在智能交通系统中，交通流量监测与预测是至关重要的。通过实时监测道路上的车辆数量、速度和密度等信息，可以及时了解交通状况，进而预测未来的交通流量变化，为交通管理提供决策支持。本示例将展示如何使用Python进行简化的交通流量监测与预测模拟，结合虚拟传感器数据和基本的预测模型来实现交通流量的实时监测与短期预测。技术栈NumPy：用于数值计算和数据处理。Matplotlib：用于可视化交通流量数据。随机
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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# 交通流量预测机器学习入门指南
随着智慧城市的不断发展，交通流量预测日益成为一种重要的研究方向。通过使用机器学习，城市管理者可以有效地预测交通流量，并通过数据驱动的方式来优化交通管理。本文将从整体流程入手，带领你逐步实现交通流量预测的机器学习模型。
## 整体流程
在开始之前，我们首先列出数据处理和建模的整体流程。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据
1、文章信息《Bike Flow Prediction with Multi-Graph Convolutional Networks》。文章来自2018年第26届ACM空间地理信息系统进展国际会议论文集，作者来自香港科技大学，被引7次。2、摘要由于单站点流量预测的难度较大，近年来的研究多根据站点类别进行流量预测。但是，它们不能直接指导站点级的精细化系统管理。本文将应用深度学习技术进行站点级别的共
基于Paddle的智慧交通预测系统项目总结随着深度学习在近几年的快速发展，智慧交通出现许多不同方面应用，如车牌识别、交通标志检测与识别及综合应用的行人分析系统等。 本项目分为三部分，分别是交通流量预测、车牌识别、车辆检测等，采用热门百度开源框架–PaddlePaddle，其模型方便易上手且生态完善，目前在人工智能各领域取得不错效果，通过PaddleOCR和Yolo框架可分别实现车牌识别与车辆检测任
文章目录0 前言1 课题背景2 实现效果3 DeepSORT车辆跟踪3.1 Deep SORT多目标跟踪算法3.2 算法流程4 YOLOV5算法4.1 网络架构图4.2 输入端4.3 基准网络4.4 Neck网络4.5 Head输出层5 最后 0 前言? 优质竞赛项目系列，今天要分享的是? **基于深度学习得交通车辆流量分析 **该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！?学长这里给一
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2024-08-09 14:27:05
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文章信息《Short-Term Traffic Flow Prediction with ConvLSTM》。这篇文章是一篇会议论文，2017第九届无线通信与信号处理国际会议(WCSP)，福州大学物理与信息工程学院的几位老师，被引10次。主体内容本文提出了一种基于深度学习的短时交通流预测方法。交通流数据包含三个主要特征:时间特征、空间特征和周期性特征。我们把CNN和LSTM结合起来生成一个Conv
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CSDN上张博士的 “当交通遇上机器学习”，也很不错。 &
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2023-10-16 21:58:26
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目录项目介绍整体流程调试环境项目流程1.预处理2.汽车识别——去背景算法（KNN/MOG2）3.统计车流量数目结尾源代码测试视频资料流程图项目介绍本次项目主要采用了传统视觉的方法，对车道车流实现检测，能较为准确的识别出来车道上的车辆数目。由于传统视觉算法本身的局限性，因此也会有识别不准的地方。整体流程话不多说，先讲思路，直接上流程图这里把所有预先设定的参数和变量统一称为了“宏”，然后对识别到的每一
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2023-11-06 15:30:44
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大概读了一下，第6节小波分析那里实在没有看懂。 如果有理解不对的地方欢迎批评指正。建模方法 这篇论文选用的是时间序列模型和小波理论，小波理论那里我实在没看懂，说说他基于时间序列模型的组合建模方法，这是选择时间序列模型的理由： 作者是将整个交通流数据分解为四个分项（即从四个角度去看待的交通流数据）：周期分项、趋势分项、线性分项和非线性分项： 其中周期分项就是交通流呈现出的周期性（比如每天肯定会有早晚
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2024-03-17 11:23:50
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# 使用支持向量机预测交通流量的入门指南
在本文中，我们将学习如何使用Python利用支持向量机（SVM）来预测交通流量。支持向量机是一种强大的监督学习模型，可以用于分类和回归任务。以下是我们要遵循的基本流程：
## 流程概览
我们将通过以下步骤进行交通流量预测：
| 步骤 | 描述 |
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