1.运行效果：

交通流量预测(python代码，压缩包中带有数据，CNN_GRU,CNN_BiGRU_ATTENTION,LSTM三种不同模型，解压缩三份代码可以直接运行)_哔哩哔哩_bilibili

环境库版本（如果库版本不一样， 一般也可以运行，这里展示我运行时候的库版本，是为了防止你万一在你的电脑上面运行不了，可以按照我的库版本进行安装并运行）

2.数据来源：美国单方向交通流量（15条道路）

数据开始位置(每个15分钟采集数据，从9/03/2018 0:00开始，一直到10/31/2018 23:55，一共有12096行数据)

数据截止位置 

3.关于特征与标签选择（在交通流量预测方面主要有以下三种方式，本文是第二种）

3.1.第一种方式如下图所示

每一行前14列（黄色部分） 作为特征输入，每一行的第15列值作为标签（蓝色部分）

这种方法非常不建议，因为，虽然拟合效果好，但是用同一时刻发生采集的数据作为特征和标签，没有实用性。

3.2.第二种方式如下图所示

前6行的15列数据（黄色部分）作为特征输入，第7行的第十五列数据（蓝色部分）为标签。 

根据已获取的历史数据预测下一个时间点或者未来多个时间点 更符合实际。

 目前代码是对未来一个点的预测，如果需要对未来时刻多个点的预测，可以私信。

 3.3.第三种方式如下图所示

 前6行的14列数据（黄色部分）作为特征输入，第7行的第十五列数据（蓝色部分）为标签。 

这种看起来更高级一些，但是结合实际情况，15列的历史数据是现实中能获取到的，特征输入没有必要故意不用第15列的历史数据 ，所以这份数据集，我推荐第二种，其它数据集可能第三种方案更符合实际情况。

4.项目文件

第一个文件：CNN_BiGRU_ATTENTION表格，装载的是CNN-BiGRU-Attention.py预测测试集的结果

第二个文件：CNN_GRU表格，装载的是CNN_GRU.py预测的测试集结果

第三文件：是CNN-BiGRU-Attention.py

第四个文件：CNN_GRU.py

第五个文件：data16表格，装载的是美国交通流量数据

第六个文件：LSTM表格，转载的是LSTM.py预测的测试集结果

第七个文件：LSTM.py

第八个文件：plt.py是读取三个不同程序对测试集预测的结果（三个表格），并与测试集真实值进行对比。

第九个文件：version.py是展示环境库目前的版本

4.结果对比（选取测试集里的最后一天进行绘图展示：10/31/2018）：