摘要为了同时捕捉时空相关性，将图卷积网络(GCN)和门控递归单元(GRU)相结合，提出了一种新的基于神经网络的流量预测方法–时态图卷积网络(T-GCN)模型。

交通物流模型|T-GCN:用于交通流预测的时序图卷积网络为了同时捕获空间和时间依赖性，本文提出了一种新的基于神经网络的交通流预测方法——时间图卷积网络(T-GCN)模型，该模型将图卷积网络(GCN)和门控循环单元

提出模型：为了同时捕获空间和时间相关性，提出了时间图卷积网络（T-GCN）模型，即将图卷积网络（GCN）和GRU结合。

新的一周，你好~T-GCN：时间图卷积网络用于交通速度预测-简介部分1、文章信息《T-GCN:ATemporalGraphConvolutionalNetworkforTrafficPrediction

为了捕获时空间依赖性，本文提出了T-GCN（temporalgraphconvolutionalnetwork），模型融合了图卷积网络(GCN)和门控递归单元(GR

实现代码github最通俗易懂的图神经网络（GCN）原理详解1、文章信息《T-GCN:ATemporalGraphConvolutionalNetworkforTrafficPrediction》2、摘要为了同时捕获空间和时间依赖关系

在这篇文章中，作者提出了一种具有多层结构的类型感知图卷积神经网络模型（T-GCN）。2.Model2.1Type-awareGraphConstruction这一部分主要介绍如何构建类型感知图。

前言交通流预测代码集合一、T-GCN一种用于流量预测的时间图卷积网络准确、实时的交通预测在智能交通系统中起着重要作用，对城市交通规划、交通管理和交通控制具有重要意义。

T-GCN:ATemporalGraphConvolutionalNetworkforTrafficPredictionI.INTRODUCTION(1)Spatialdependence(2)TemporaldependenceIII.METHODOLOGYA.ProblemDefinitionB.OverviewC.Methodology1

广州T-GCN/dataatmaster·lehaifeng/T-GCN·GitHub2015年

因此本文将从复现T-GCN（论文和官方源码见此）的角度出发，讲述怎么使用pyg搭建一个GNN-RNN模型，包括数据集的构建和模型的搭建。

pytorch实现T-GCN参考代码完整二维TCN实现代码相关语法Tensor.contiguous()torch.transpose()和torch.permute(）比较基础模型实验1、nn.Cov1D

图神经网络|Python实现基于T-GCN时间图卷积网络模型的交通预测目录图神经网络|Python实现基于T-GCN时间图卷积网络模型的交通预测效果分析基本描述模型结构程序实现参考资料效果分析基本描述准确

T-GCN论文地址:Sci-Hub|T-GCN:ATemporalGraphConvolutionalNetworkforTrafficPrediction|10.1109/TITS.2019.2935152GraphAttentionNetwork

《T-GCN》文章目录文章总结Abstract一、Introduction二、Relatedwork三、METHODOLOGY1.ProblemDefinition2.Overview3.Methodology3

T-GCN:ATemporalGraphConvolutionalNetworkforTrafficPredictionAbstract准确、实时的交通预测是智能交通系统的重要组成部分，对城市交通规划、

解读了一下这篇论文github上关于T-GCN的代码，主要分为main文件与TGCN文件两部分，后续有空将会更新其他部分作为baseline代码的解读（鸽）。

最近看了些图神经网络方面的论文，发现这几年这方面的文章虽然很多，但是各类方法在几个benchmark数据集上的准确率并没有很明显的提升。看了10来篇论文后，找了一个实现相对简单，性能还算可以的方法介绍给大家之前写过几篇关于图神经网络的论文解析和复现DeepLearning|图注意力网络GraphAttentionNetwork（GAT）论文、模型、代码解析DeepLearning|图卷积神经网络(

交通预见未来(24):T-GCN-时间图卷积网络用于交通预测1、文章信息《T-GCN:ATemporalGraphConvolutionalNetworkforTrafficPrediction》。

主要收集了基于时空(欧式与非欧空间)交通流量预测最新方法部分论文下载交通流量预测算法调研算法名称算法基本原理考虑维度应用场景是否有开源实现链接实验数据集期刊基于时间图卷积网络(T-GCN)交通流预测（ATemporalGraphConvolutionalNetworkforTrafficPrediction

论文链接：https://arxiv.org/abs/1811.05320最近发现博客好像会被CSDN和一些奇怪的野鸡网站爬下来？看见有人跟爬虫机器人单方面讨论问题我也蛮无奈的。总之原作者Missouter，博客链接https://www.cnblogs.com/missouter/，欢迎交流。整理、精炼了一下这篇论文的思路。Abstract：交通预测的难点在于交通拓扑网络复杂的结构与随时间动态发

文章目录T-GCN早期研究本文贡献ST-GCN本文亮点网络结构时间模块输出层ASTGCN本文亮点网络结构时空注意力GMAN本文亮点网络结构时空嵌入（STE）时空注意力模块空间注意力时间注意力门控融合TransformAttentionMRA-GGCN

周末，晚安~1、文章信息《T-GCN:ATemporalGraphConvolutionalNetworkforTrafficPrediction》。