DCRNN模型复现报告

DCRNN模型复现报告

1. 项目概述

本报告将完整复现GitHub仓库https://github.com/liyaguang/DCRNN中的Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network (DCRNN)模型。DCRNN是一种用于交通预测的深度学习模型，结合了图卷积网络和循环神经网络，能够有效处理交通网络中的时空依赖关系。

1.1 DCRNN模型特点

• 扩散卷积层：将空间依赖关系建模为扩散过程
• 门控循环单元(GRU)：捕捉时间依赖性
• 编码器-解码器结构：实现多步预测
• 计划采样：提高长期预测能力

1.2 项目结构

dcrnn-reproduction/
├── data/                   # 数据集
├── dcrnn/
│   ├── __init__.py
│   ├── base_model.py       # 基础模型类
│   ├── dcrnn_cell.py       # DCRNN单元实现
│   ├── dcrnn_model.py      # 完整DCRNN模型
│   └── utils.py