文章目录摘要简介预备知识人流量问题的制定深度残差学习深度时空残差网络前三个成分的结构外部组件的结构融合算法和优化实验设置结果TaxiBJ结果BikeNYC相关工作总结及未来工作 摘要 人群流量预测对交通管理和公共安全具有重要意义，同时也受到跨区域交通、事件、天气等复杂因素的影响，具有很大的挑战性。我们提出了一种基于深度学习的方法，称为ST-ResNet，用来集体预测城市每个区域的人群流入和流出
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2024-01-21 07:56:42
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文章目录前言一、什么是时间序列分析？二、LSTM又是什么捏？1.引入库2.加载数据，并检查输出3.模型建立4.模型检验总结 前言使用 LSTM 对销售额预测（Python代码） 大家经常会遇到一些需要预测的场景，比如预测品牌销售额，预测产品销量。 今天给大家分享一波使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释。 我们先来了解两个问题：什么是时间序列分析？什么是 LSTM？提示：以下
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2023-11-16 11:24:41
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1 文章信息《Model and algorithm of coordinated flow controlling with station-based constraints in a metro system》是2021年发表在Transportation Research Part E上的一篇文章。2 摘要随着城市人口的增长和交通需求的快速增长，世界上许多大城市的地铁系统经常在高
1.文章信息本周阅读的论文是题目为《Transformer Based Spatial-Temporal Fusion Network for Metro Passenger Flow Forecasting》的一篇2021年发布在International Conference on Automation Science and Engineering (CASE)会议上的基于时空Transfo
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2023-10-20 23:42:28
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使用PyTroch搭建LSTM预测时间序列时间序列就是以时间为自变量的一系列数据。例如, 24小时的温度,各种产品一个月的价格变动, 一个公司一年的股票价格。 现在前沿深度学习模型比如LSTM能够捕捉时间序列的规律，因此可以用来预测数据未来的趋势。在这篇文章中，你可以了解到如何使用LSTM深度学习算法使用时间序列来预测未来。数据集我们将会使用的数据来自Python Seaborn包。首先，我们先导
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2023-08-08 09:28:37
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前言在Pytorch环境下搭建多层神经感知机，实现对数据的预测。本文提供的数据为两组RGB值，一组是纯色图像的RGB。另一组是在特定场景下拍摄的纯色图像的RGB数值。因为在特定的场景下，所以RGB值会被改变，现在要做的是如何利用网络，模拟“特定场景”。输入一组RGB值，让网络能够准确的预测同样场景下RGB值的改变。一、多层神经感知机是什么？ 多层感知机（MLP，Multilayer Percept
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2023-07-04 17:17:50
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1.实现softmax回归模型首先还是导入需要的包 import torch
import torchvision
import sys
import numpy as np
from IPython import display
from numpy import argmax
import torchvision.transforms as transforms
from time im
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2024-08-08 16:55:37
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文章信息本周阅读的论文是题目为《Forecasting the subway passenger flow under event occurrences with multivariate disturbances》的一篇2021年发表在《Expert Systems With Applications》涉及突发事件下地铁客流预测的文章。摘要地铁客流预测在交通规划和运营中具有重要意义。演唱会、体
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2024-01-08 13:00:47
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常见的学习种类 线性回归，最简单的y=wx+b型的，就像是调节音量大小。逻辑回归，是否问题。分类问题，是猫是狗是猪最简单的线性回归y=wx+b目的：给定大量的（x,y）坐标点，通过机器学习来找出最符合的权重w和偏置b损失指的是每个点进行wx+b-y然后平方累加，是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度。根本的方法是首先要给出人工设定初始的w和b值，然后计算损失对于w和对于b的
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2023-07-04 19:52:05
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轨道交通客流预测工作对交通模型工程师具有较高的要求。能够独立、完整地建立四阶段交通模型，并完成轨道交通各阶段的客流预测工作，可能需要至少5年的交通模型工作经验。当然，也有一些交通模型工程师并不负责模型的研发，而是应用交通模型进行轨道交通客流预测，相对门槛低一些。建立轨道交通客流预测模型，需要有完整的四阶段模型，包括出行产生吸引模型，出行分布模型，方式划分模型，高峰模型以及分配模型。本文假定交通模型
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2024-05-28 11:29:59
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本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：目录一、项目介绍二、准备工作三、实验过程3.1数据预处理3.2拆分数据集3.3构建PyTorch模型3.3.1.数据转换3.3.2定义模型架构3.3.3定义损失准则和优化器3.3.4创建数据加载器3.3.5训练模型四、原理讲解五、补充一、项目介绍 在此项目中
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2023-09-20 06:59:28
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Kaggle猫狗大战——基于Pytorch的CNN网络分类：预测模型结果（4）本文是Kaggle猫狗大战项目的最后一步了，写一个predict.py，在命令行输入随便找的猫狗图片，使用训练好的模型进行预测。这块比较简单，就话不多说，直接上代码。predict.pyimport sys
import torch
import os
from torchvision import datasets,
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2024-06-02 08:17:19
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导入环境pandas是一个强大的数据处理和分析库，广泛用于数据科学和机器学习领域。它提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得数据的操作变得简单和直观。import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import torch.optim as optim
import warni
在大数据创新大赛上，来自浙江大学的SeaSide团队带来了关于机场客流量的时空分布预测的解决方案。SeaSide团队主要从时序模型、乘机流程、事件驱动、维度灾难四个方面介绍了团队的算法设计。背景介绍SeaSide团队所要解决的问题是利用机场大量的数据去预测每个时刻、每个无线AP的连接人数，这个结果可以很好的反映机场的客流时空分布。可用的数据可以分为四个方面：历史连接：包含每个无线AP的名称、时间戳
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2024-06-15 19:09:23
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怎样才算正确检测到一个目标？什么是IOU：mAP计算方法： 假设针对某一类别的AP情况 TP：预测正确的边界框个数。预测边界框与GT-box的IOU>0.5 FP：假阳性 （ FN就是 把检测对象检测为背景的 那些检测框 的数量，也就是一些被检测错误（F）为负样本（N）的样本，它们本来应该被检测为正样本。 ） FN：漏检 ↑只检测出了一个目标： TP=1 FP=0 Precisinotall
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2023-12-16 13:27:21
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Pytorch 模型构建、训练、测试及预测本文以AlexNet识别手写数字为例，简要介绍如何使用pytorch构建网络模型，并进行训练、测试及预测 所使用的环境：Ubuntu 19.04，python 3.7，pytorch 1.1.0，torchvision 0.3.01· Pytorch模型构建pytorch自定义网络模型较为简单，自定义class继承自(torch.nn.Module)并定义
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2023-08-19 21:46:37
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回归分析是一种应用极为广泛的数量分析方法，主要用于确定2种或2种以上变量间相互依赖的定量关系。回归分析的基本思想是：虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系，但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。建立线性回归模型后，根据实测数据求解模型的各个参数，然后评价回归模型能否很好地拟合实测数据，如果能，能可以根据自变量作进一步预测。由于客运量的影响因素复杂，其变化呈现一定的随机波动特
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2023-11-27 01:22:23
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PyTorch的学习和使用（七）模型的训练和测试在训练模型时会在前面加上：model.train()在测试模型时在前面使用：model.eval()同时发现，如果不写这两个程序也可以运行，这是因为这两个方法是针对在网络训练和测试时采用不同方式的情况，比如Batch Normalization 和 Dropout。Batch Normalization BN主要时对网络中间的每层进行归一化处理，并且
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2024-03-13 13:30:31
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第一章 绪论课题背景及意义随着国家在“十四五”规划中明确提出“推进智慧城市的建设”，基于数字化的新基建、城市治理、基础设施的智能化等已经被明确提到了城市发展战略。城市人口快速增长造成了道路交通拥堵，而道路拥堵阻碍着城市的发展，据高德地图发布的《2018Q3中国城市交通分析报告》我国拥堵延迟指数为1.56(在通行距离为1小时的行程花费出行时间为1.56小时)，这意味着道路拥堵已经成为一个不可忽视的问
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2024-08-10 14:23:27
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思路：1.数据集准备及预处理数据集的准备# 导入所需库
import hashlib
import os
import tarfile
import zipfile
import requests
# 设置下载路径
DATA_HUB = dict()
DATA_URL = 'http://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/'# 下载函数
def downlo
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2023-12-26 16:58:02
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