# NYCtrafficFlowPrediction
纽约出租车流量预测深度学习大作业
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车流量预测任务是一个回归任务,旨在根据区域历史的车流量情况来预测其未来某一段时间的车流量情况。使用的数据为纽约市出租车流量数据。输入为纽约市各区域的历史车流量时间序列,输出为对应各区域的未来车流量的预测值。 纽约出租车流量数据集,时间跨度为从2015年1月1日到2015年3月1日。数据处理成为网格流量数据,时间间隔设定为30分钟。后20天数据被划定为测试集,其余数据为训练集。数据格式:以训练集为例,其shape=(192010202) 代表有1920个时间段,1020个区域,2个特征分别为区域的入流量与出流量
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深度学习大作业-纽约出租车流量预测python源码+数据集.rar (31个子文件)
深度学习大作业-纽约出租车流量预测python源码+数据集
func.py 2KB
draw.py 2KB
configuration.py 557B
main.py 6KB
NYC-stdn
volume_train.npz 5.86MB
数据说明.docx 30KB
volume_test.npz 2.93MB
data_loader.py 1KB
.idea
trafficFlowPrediction.iml 398B
vcs.xml 239B
workspace.xml 7KB
misc.xml 288B
inspectionProfiles
profiles_settings.xml 174B
modules.xml 294B
deployment.xml 764B
log.txt 5KB
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gru.py 734B
lstm.py 739B
cnn_gru.py 2KB
__pycache__
lstm.cpython-39.pyc 1KB
cnn_gru.cpython-39.pyc 2KB
cnn_lstm.cpython-39.pyc 2KB
gru.cpython-39.pyc 1KB
cnn_lstm.py 1KB
images
cnngru_lr0.001_b64_h64_d0.5_metrics.png 47KB
lstm_lr0.001_b64_h64_d0.5_metrics.png 45KB
cnnlstm_lr0.001_b64_h64_d0.5_metrics.png 53KB
__pycache__
configuration.cpython-39.pyc 621B
func.cpython-39.pyc 2KB
data_loader.cpython-39.pyc 2KB
README.md 76B
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