DCRNN

Diffusion Convolutional Recurrent 神经网络: 基于数据的交通预测

这是一个 TensorFlow 实现,基于以下论文中的 Diffusion Convolutional Recurrent 神经网络: 李亚光, 余玫, 塞勒·沙哈比, 柳岩, Diffusion Convolutional Recurrent 神经网络: Data-Driven Traffic Forecasting, ICLR 2018.

要求

• scipy>=0.19.0
• numpy>=1.12.1
• pandas>=0.19.2
• pyaml
• statsmodels
• tensorflow>=1.3.0 可以使用以下命令安装依赖项:

pip install -r requirements.txt

环境更新

您可以使用 conda 安装环境。

1. 创建一个用于安装 dcrnn 的环境

a. GPU

conda env create -f env.gpu.yml

b. CPU

conda env create -f env.cpu.yml

2. 激活环境

这里有一篇文章介绍了使用 HDF5 与 Python。

运行以下命令，在 data/{METR-LA,PEMS-BAY}/{train,val,test}.npz 中生成训练/测试/验证数据集。

METR-LA

Python -m scripts.generate_training_data --output_dir=data/METR-LA --traffic_df_filename=data/metr-la.h5

PEMS-BAY

Python -m scripts.generate_tr