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Transformer拥堵预测 Pytorch 实现 包含数据集和代码 可直接运行.zip
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Transformer拥堵预测 Pytorch 实现 包含数据集和代码 可直接运行
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Transformer拥堵预测.zip
(46个子文件)
loss.jpg
10KB
tst
utils.py
2KB
__init__.py
36B
positionwiseFeedForward.py
1KB
decoder.py
3KB
encoder.py
3KB
transformer.py
5KB
__pycache__
multiHeadAttention.cpython-39.pyc
9KB
__init__.cpython-39.pyc
204B
decoder.cpython-39.pyc
3KB
transformer.cpython-39.pyc
4KB
utils.cpython-39.pyc
2KB
encoder.cpython-39.pyc
3KB
positionwiseFeedForward.cpython-39.pyc
2KB
multiHeadAttention.py
13KB
loss_1.jpg
13KB
要求.docx
15KB
特征工程2.ipynb
160.61MB
reslut.jpg
71KB
data
db_tmp_road_curve_20221224_.csv
145.31MB
db_tmp_road_curve_20221223_.csv
139.8MB
db_tmp_road_curve_20221227_.csv
145.86MB
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145.83MB
db_tmp_road_curve_20221225_.csv
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145.8MB
db_tmp_road_curve_20221226_.csv
145.96MB
main.ipynb
208KB
main_3.ipynb
25KB
main_1.ipynb
35KB
main_2.ipynb
25KB
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.name
10B
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4KB
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190B
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336B
data.csv
138.67MB
reslut.csv
5.34MB
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4KB
Untitled.ipynb
51MB
result.txt
7KB
.ipynb_checkpoints
mode-checkpoint.ipynb
2KB
Untitled-checkpoint.ipynb
72B
main-checkpoint.ipynb
48KB
mode.ipynb
2KB
共 46 条
1
1
、
根据特征工程对区域进行划分,选择热点区域进行分析
2
、
根据特征工程对时间进行划分,对高峰时段进行分析
3
、
特征除去压力外,
构建
LSTM-Attention
以及
Transformer
模型,
对
speed
进行预测,
评
价指标
RMSE
、
MSE
以及
MAE
。
4
、对模型结果进行可视化
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