gcn-lstm交通流预测代码

### GCN-LSTM 在交通流预测中的应用 图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）是一种用于处理图结构数据的深度学习模型，能够有效捕获节点之间的空间关系。而长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）则擅长捕捉时间序列数据的时间依赖性。将两者结合起来形成的 **GCN-LSTM** 模型可以同时考虑交通网络的空间特性和时间特性，因此在交通流预测领域得到了广泛应用。 以下是基于 Python 和 PyTorch 的一个简单 GCN-LSTM 交通流预测示例代码： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class GraphConvLayer(nn.Module): """ 图卷积层 """ def __init__(self, input_dim, output_dim): super(GraphConvLayer, self).__init__() self.linear = nn.Linear(input_dim, output_dim) def forward(self, adjacency_matrix, features): support = self.linear(features) output = torch.matmul(adjacency_matrix, support) return output class GCNLSTMModel(nn.Module): """ 结合 GCN 和 LSTM 的模型 """ def __init__(self, gcn_input_dim, gcn_output_dim, lstm_hidden_dim, num_layers=1): super(GCNLSTMModel, self).__init__() self.gcn_layer = GraphConvLayer(gcn_input_dim, gcn_output_dim) self.lstm_layer = nn.LSTM(gcn_output_dim, lstm_hidden_dim, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc_layer = nn.Linear(lstm_hidden_dim, 1) # 输出为单个数值（流量） def forward(self, adjacency_matrix, node_features, sequence_data): # 应用 GCN 提取空间特征 spatial_features = [] for t in range(sequence_data.size(1)): step_feature = sequence_data[:, t, :] convolved = self.gcn_layer(adjacency_matrix, step_feature) spatial_features.append(convolved.unsqueeze(1)) spatial_features_tensor = torch.cat(spatial_features, dim=1) # 将空间特征输入到 LSTM 中提取时间特征 lstm_out, _ = self.lstm_layer(spatial_features_tensor) # 使用全连接层得到最终预测结果 predictions = self.fc_layer(lstm_out[:, -1, :]) # 取最后一个时间步的结果 return predictions # 参数定义 gcn_input_dim = 10 # 输入维度（假设每个节点有10维特征） gcn_output_dim = 32 # GCN 输出维度 lstm_hidden_dim = 64 # LSTM 隐藏状态维度 num_nodes = 20 # 假设图中有20个节点 sequence_length = 12 # 时间序列长度 # 构建模型 model = GCNLSTMModel(gcn_input_dim=gcn_input_dim, gcn_output_dim=gcn_output_dim, lstm_hidden_dim=lstm_hidden_dim) # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 数据准备（随机生成一些模拟数据） adjacency_matrix = torch.rand(num_nodes, num_nodes) # 邻接矩阵 node_features = torch.rand(num_nodes, gcn_input_dim) # 初始节点特征 sequence_data = torch.rand(1, sequence_length, num_nodes, gcn_input_dim) # 时间序列数据 target_values = torch.rand(1, 1) # 目标值 # 训练过程 for epoch in range(10): # 进行几次简单的迭代演示 optimizer.zero_grad() # 展开邻接矩阵和节点特征以适应批次大小 expanded_adjacency = adjacency_matrix.expand(1, *adjacency_matrix.shape) reshaped_sequence = sequence_data.view(-1, sequence_length, gcn_input_dim) outputs = model(expanded_adjacency, node_features, reshaped_sequence) loss = criterion(outputs, target_values) loss.backward() optimizer.step() print(f"Final Loss: {loss.item()}") ``` 此代码展示了如何构建一个基本的 GCN-LSTM 模型，并将其应用于交通流预测任务中。需要注意的是，实际应用场景可能需要更复杂的预处理步骤以及超参数调整[^5]。 #### 关键点说明 - **GCN 层**：负责从交通网络的拓扑结构中提取空间特征。 - **LSTM 层**：负责从历史交通数据中提取时间特征。 - **结合方式**：先通过 GCN 处理每一时刻的数据，再将这些经过空间编码后的特征送入 LSTM 来进一步挖掘时间上的模式。 ---