MATLAB
实现基于
GCN图卷积神经网络的交通流量时空预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着城市化进程的加速，交通流量问题变得日益严峻，尤其是在大城市中，交通的高峰期拥堵和交通事故时有发生，给市民的出行带来了极大的不便，并对经济发展、环境保护、资源合理配置等方面产生了负面影响。为了解决这些问题，预测交通流量是非常关键的，能够为交通管理和城市规划提供宝贵的信息。传统的交通流量预测方法，主要依赖于时间序列分析和统计建模，如ARIMA、线性回归等方法，这些方法在一些简单情况下能够产生较为准确的结果，但其在面对复杂、非线性和时空依赖的交通数据时表现有限，无法有效捕捉到交通流量的时空动态变化。
近年来，图神经网络（Graph Neural Networks，简称 GCN）作为一种能够处理图结构数据的深度学习模型，逐渐在交通流量预测等领域获得了广泛的应用。GCN通过图结构的建模，能够自然地处理节点间的关系和节点特征，从而捕捉交通流量时空变化中的复杂依赖关系。具体来说，GCN不仅考虑了时间上的变 ...