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stgcn demooffline

时间: 2025-02-01 21:07:18 浏览: 51

### STGCN 离线演示示例 STGCN (Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks) 是一种用于时空数据预测的强大工具，尤其适用于交通流量预测等领域。该模型开创性地采用了图卷积(Graph Convolution)和门控因果卷积(Gated Causal Convolution)的组合来进行预测[^1]。下面是一个简单的 Python 实现例子，展示了如何构建并训练一个基本版本的 STGCN 模型： ```python import torch import torch.nn as nn from stgcn import STGCN # 假设有一个预定义好的 STGCN 类实现 class SimpleSTGCNDemo(nn.Module): def __init__(self, num_nodes, input_dim, hidden_dims, output_dim, kernel_size=3): super(SimpleSTGCNDemo, self).__init__() layers = [] for i in range(len(hidden_dims)): if i == 0: gconv_input_dim = input_dim else: gconv_input_dim = hidden_dims[i-1] layer = STGCN(gconv_input_dim, hidden_dims[i], num_nodes=num_nodes, kernel_size=kernel_size) layers.append(layer) self.stgcns = nn.Sequential(*layers) self.fc_out = nn.Linear(hidden_dims[-1], output_dim) def main(): device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = SimpleSTGCNDemo(num_nodes=207, input_dim=1, hidden_dims=[64, 128], output_dim=1).to(device) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) # 这里省略了实际的数据加载过程以及具体的训练循环逻辑 if __name__ == '__main__': main() ``` 此代码片段提供了一个简化版的 STGCN 架构，并设置了相应的损失函数与优化器。需要注意的是，在真实的应用场景中还需要准备合适的数据集、设计合理的评估指标等更多细节工作。为了运行上述代码，读者可能需要安装额外的库文件（比如 PyTorch），并且根据具体需求调整参数设置及网络层数等内容。

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