本研究旨在预测纽约市的交通流量，利用深度学习模型对交通流量进行精确预测。
项目信息
编号：PDL-4
大小：66M
运行条件
Python开发环境：
– PyCharm的安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– PyCharm的历史安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– Anaconda的安装包：Anaconda | Start Coding Immediately
– Python开发版本：Python==3.8.5
需要安装依赖包：
– pip install torch==2.3.1
– pip install torchvision==0.18.1
– pip install numpy==1.24.0
– pip install scikit-learn==1.5.1
项目介绍
探讨了CNN-GRU、CNN-LSTM、GRU和LSTM等多种模型在交通流量预测中的应用与表现。通过数据加载、特征提取、模型训练与评估，最终实现了对交通流量的高精度预测。
实验结果表明，综合考虑多种模型的预测结果能够显著提高预测准确性，为交通管理和规划提供重要参考依据。
项目文档
Tipps：可以根据您的需求进行写作，确保文档原创！
– 项目文档：写作流程
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对main.py部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
运行效果
– 运行weiqi.py
日志输出图
1.日志内容：显示了模型训练过程中的详细信息，包括每个epoch（训练周期）的迭代次数（Iteration）、训练损失（Train Loss）、训练集和测试集上的RMSE、MAE、MAPE和Loss。
2.具体信息：
（1）每10次迭代输出一次当前的训练损失。
（2）每个epoch结束时，输出该epoch的训练集和测试集上的RMSE（均方根误差）、MAE（平均绝对误差）、MAPE（平均绝对百分比误差）和损失（Loss）。
性能指标曲线图
1.曲线内容：展示了在训练过程中模型的训练集和测试集上的性能变化情况。
2.具体图表：
（1）左上图（Loss曲线）：显示训练集和测试集上的损失值随epoch变化的曲线。可以观察到，随着训练进行，损失值逐渐减小并趋于稳定。
（2）右上图（RMSE曲线）：显示训练集和测试集上的RMSE值随epoch变化的曲线。RMSE反映了预测值与真实值之间的平均误差。
（3）左下图（MAE曲线）：显示训练集和测试集上的MAE值随epoch变化的曲线。MAE反映了预测值与真实值之间的平均绝对误差。
（4）右下图（MAPE曲线）：显示训练集和测试集上的MAPE值随epoch变化的曲线。MAPE反映了预测值与真实值之间的平均绝对百分比误差。
远程部署
Tipps：购买后可有偿协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
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