【源码】基于深度学习的交通流预测系统

项目简介

本项目是基于Python和PyTorch构建的交通流预测系统，借助卷积长短期记忆（ConvLSTM）网络开展交通数据的时间序列预测工作，项目由多个具备特定功能的Python文件构成。

项目的主要特性和功能

1. 数据处理和加载：可加载、分割和预处理交通数据，使其适配模型训练需求。
2. 自定义数据集类：定义了PyTorch数据集类，用于加载和处理交通数据集。
3. 深度学习模型：实现ConvLSTM网络的基础细胞单元与完整网络结构，定制用于回归任务的模型。
4. 训练流程：明确模型训练流程，涵盖数据加载、模型初始化、损失函数与优化器设置、训练循环等。
5. 评估指标：提供计算平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）等评估指标的功能，以评估模型预测精度。
6. 实用工具：包含模型保存和加载、数据格式转换、计算验证集损失等实用函数。

安装使用步骤

前提条件

用户已下载本项目的源码文件。

具体步骤

1. 安装依赖：确保已安装PyTorch和相应的Python库。
2. 准备数据：将交通数据按照项目要求的格式进行组织和预处理。
3. 运行训练脚本：使用提供的训练脚本进行模型训练。
4. 评估模型：使用提供的评估指标对模型进行性能评估。
5. 使用模型进行预测：加载训练好的模型，输入新的交通数据，进行预测。

注意事项

1. 确保数据的格式和预处理方式符合项目要求。
2. 根据实际情况调整模型的参数和超参数。
3. 在使用GPU进行计算时，确保已正确配置CUDA环境。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】