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HengZhang 2025-03-03 16:45:34 +08:00
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@ -22,6 +22,8 @@ pip install -r requirements.txt
pip install pyyaml tqdm statsmodels h5py kagglehub torch torchvision torchaudio torchdiffeq fastdtw notebook pip install pyyaml tqdm statsmodels h5py kagglehub torch torchvision torchaudio torchdiffeq fastdtw notebook
``` ```
# 快速开始 # 快速开始
参考baseline.ipynb中的命令执行或者使用下面的命令请确保当前目录为TrafficWheel 参考baseline.ipynb中的命令执行或者使用下面的命令请确保当前目录为TrafficWheel
@ -39,6 +41,8 @@ run.py会自动完成数据集下载、模型训练/评估工作。
:warning:现有的模型性能数据存放在[Result.xlsx](./Result.xlsx),不必浪费资源再跑一遍。 :warning:现有的模型性能数据存放在[Result.xlsx](./Result.xlsx),不必浪费资源再跑一遍。
# 测试模型 # 测试模型
在实验结束后,模型的存档文件会被保存在 `experiments/dataset/训练时间 `文件夹下共有4个文件。 在实验结束后,模型的存档文件会被保存在 `experiments/dataset/训练时间 `文件夹下共有4个文件。
@ -52,6 +56,8 @@ run.py会自动完成数据集下载、模型训练/评估工作。
:warning:注意请及时删除experiments文件夹中不必要的文件要不整个文件夹会越堆越大。 :warning:注意请及时删除experiments文件夹中不必要的文件要不整个文件夹会越堆越大。
# 更改配置 # 更改配置
在config文件夹中存放了每个模型的配置文件。每个数据集单独配置使用yaml格式。 在config文件夹中存放了每个模型的配置文件。每个数据集单独配置使用yaml格式。
@ -66,6 +72,8 @@ run.py会自动完成数据集下载、模型训练/评估工作。
一般不建议对基线参数进行修改,按默认跑是最稳定的。 一般不建议对基线参数进行修改,按默认跑是最稳定的。
# 开发模型 # 开发模型
首先你需要创建一个开发分支dev并切换到开发分支 首先你需要创建一个开发分支dev并切换到开发分支
@ -91,6 +99,8 @@ git push origin dev
模型开发完成后需要合并到main分支在[这里](https://github.zhang-heng.com/czzhangheng/TrafficWheel/pulls)提交pull request。 模型开发完成后需要合并到main分支在[这里](https://github.zhang-heng.com/czzhangheng/TrafficWheel/pulls)提交pull request。
# 已知问题 # 已知问题
目前实测以下模型性能与原报告相比指标偏高ARIMA、TCN、DCRNN 目前实测以下模型性能与原报告相比指标偏高ARIMA、TCN、DCRNN
@ -99,3 +109,21 @@ STGCN在载入图时会有未知warning
以下模型由于没有源码暂未实现HA、VAR、FC-LSTM、GRU-ED 以下模型由于没有源码暂未实现HA、VAR、FC-LSTM、GRU-ED
# 源代码及论文
| 论文 | 代码 |
| ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
| [HierAttnLSTM](https://arxiv.org/abs/2201.05760v4) | [代码](https://github.com/TeRyZh/Network-Level-Travel-Prediction-Hierarchical-Attention-LSTM) |
| [DSANET](https://dl.acm.org/doi/10.1145/3357384.3358132) | [代码](https://github.com/bighuang624/DSANet) |
| [STGCN](https://arxiv.org/abs/1709.04875) | [代码](https://github.com/hazdzz/STGCN) |
| [DCRNN](https://arxiv.org/abs/1707.01926) | [代码](https://github.com/chnsh/DCRNN_PyTorch) |
| [GraphWaveNet](https://arxiv.org/pdf/1906.00121.pdf) | [代码](https://github.com/SGT-LIM/GraphWavenet) |
| [STSGCN](https://aaai.org/ojs/index.php/AAAI/article/view/5438/5294) | [代码](https://github.com/SmallNana/STSGCN_Pytorch) |
| [AGCRN](https://arxiv.org/pdf/2007.02842) | [代码](https://github.com/LeiBAI/AGCRN) |
| [STFGNN](https://arxiv.org/abs/2012.09641) | [代码](https://github.com/lwm412/STFGNN-Pytorch) |
| [STGODE](https://arxiv.org/abs/2106.12931) | [代码](https://github.com/square-coder/STGODE) |
| [STG-NCDE](https://arxiv.org/abs/2112.03558) | [代码](https://github.com/jeongwhanchoi/STG-NCDE) |
| [DDGCRN](https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0031320323003710) | [代码](https://github.com/wengwenchao123/DDGCRN) |

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