深度学习项目:交通流量预测

这是科班学长我做的机器学习项目，答辩的时候收到了教授的一致好评，本项目内涵ASTGCN论文源码，还有本人针对交通流量数据集PEMS-04原创提出的GCN-LSTM混合预测模型，GCN主要用于捕获传感器之间的空间关系，LSTM主要用于捕获时间依赖性。

同时还赠送本人答辩时用的PPT，参考论文，代码注释完整。由于这些代码，PPT都是学长本人亲使用，所以不必担心质量问题。

无

GCN Input(shape: 50x307) → Adjacency Matrix(shape: 307x307)

→ GCNConv(output: 25)

→ Dropout(rate: 0.2)

→ LSTM(units: 50, return_sequences=True)

→ Dropout(rate: 0.2)

→ LSTM(units: 50, return_sequences=False)

→ Dropout(rate: 0.2)

→ Dense(output: 307)