本手册是使用 Caltrans 绩效测量系统 (PeMS) 作为支持车道关闭活动的工具的综合指南。 它旨在成为 Caltrans 车道关闭工作人员（包括区域交通经理 (DTM) 和交通管理计划 (TMP) 工程师）进行关闭前设计阶段分析、实时监控车道关闭和评估拥堵情况的资源 以及关闭发生后的安全影响。 虽然本手册确实介绍了基本的 PeMS 报告和导航，但读者可以参考 PeMS 手册简介以更全面地概

一、GCN的原理简单，也有很多博客在说明！链接1：https://arxiv.org/abs/1609.02907链接2：https://mp.weixin.qq.com/s/DJAimuhrXIXjAqm2dciTXg二、GCN的层代码import mathimport torchfrom torch.nn.parameter import Parameterfrom torch.nn.modu

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数据结构分析与预处理一、原始数据结构shape:(时间点长度，节点个数，特征个数)1.1 案例示意选取6月20日早上8点到9点数据，网络的站点（网格划分）是5个，每个站点具有3个特征。8：00-8：05[ 特征1， 特征2，特征3]----节点1的特征[4,5,6]-----节点2的特征[7,8,9]-----节点3的特征[10,1

对各种格式的文件的保存和读取的相关介绍

参数详解根据前面的栗子，有人就回想，与torch.ones有什么区别呢？可以看到下面的案例可以通过相同的方法得到同样的数值。那么torch.Tensor.new_full有什么用呢？细心的小伙伴，会发现在使用的时候前面会有一个Tensor变量。而我们产生的New_Tensor在默认情况下是与原来的Tensor的device和dtype是一致的。这简化了我们的操作。提醒使用前必须有对应一个Tenso

一、 函数分析函数的默认情况：torch.nn.functional.normalize(input, p=2, dim=1, eps=1e-12, out=None)含义：返回在指定维度上的输入数据input的L-p范数的标准化后的数据。（在指定维度上，该数据的每个元素除以其L-p范数）L-p范数：数学上的范数是指一个向量x=(x1,x2,...,xn)x=(x_1,x_2,...,x_n)x=

解读GE-GAN: A novel deep learning framework for road traffic state estimation摘要交通状态估计是智能交通系统中至关重要的基本功能。然而，在现实世界中，收集的交通状态数据往往是不完整的。提出了一种新的深度学习框架，利用相邻路段的信息来估计道路交通状态。首先，基于图形嵌入实现道路网络的表示。其次，利用这些表示信息，利用生成性对抗网

MDP的案例一、Grid world参考连接：https://www.jianshu.com/p/b392405115bb网格世界(Grid World)规则：网格中的每一个小格都对应于环境中的状态. 在一个小格上, 有 4 种可能的动作: 北移, 南移,东移, 西移, 其中各个动作都确定性地使智能体在网格上沿对应的方向移动一格. 如果所采取的动作将令智能体脱离网格, 那么该动作的结果为智能体的位

overleaf的在线排版功能，好用不用多说。在论文编辑中，多数用到英文，但是在某些情况下，要求中文排版。这个时候，多项报错令我怀疑我的语法命令是错误的。简单测试后，令我怀疑overleaf是否支持中文功能。没错，几行代码全是报错。：在阅读上面的资料后，发现在语法命令正确的前提下，如果不能正常中文编译，是编译器的问题。： 语法命令正确，中文不能正确编译。