Traffic Prediction
Eine Zeitreihe bezieht sich auf eine Folge von Datenpunkten, die in chronologischer Reihenfolge angeordnet sind, mit dem Ziel, zukünftige Trends durch die Analyse historischer Daten vorherzusagen. Die Zeitreihenanalyse kann Muster in der Veränderung von Daten im Laufe der Zeit aufdecken und bietet damit eine wissenschaftliche Grundlage für Entscheidungen in Bereichen wie Finanzen, Meteorologie und Gesundheitswesen, was ihr erheblichen Anwendungswert verleiht.
Beijing Traffic
MemDA
BJTaxi
ST-SSL
EXPY-TKY
STD-MAE
HZME(inflow)
HZME(outflow)
CorrSTN
LargeST
PatchSTG
METR-LA
TITAN
NE-BJ
RGDAN
NYCBike1
NYCBike2
NYCTaxi
PEMS-BAY
T-Graphormer
PeMS-M
PeMS04
LightCTS
PeMS07
STAEformer
PeMS08
DTRformer
PeMSD3
PeMSD4
STD-MAE
PeMSD4 (10 days' training data, 15min)
DASTNet
PeMSD4 (10 days' training data, 30min)
PeMSD4 (10 days' training data, 60min)
PeMSD7
STD-MAE
PeMSD7 (10 days' training data, 15min)
PeMSD7 (10 days' training data, 30min)
PeMSD7 (10 days' training data, 60min)
PeMSD7(L)
STD-MAE
PeMSD7(M)
STD-MAE
PeMSD8
Hierarchical-Attention-LSTM (HierAttnLSTM)
PeMSD8 (10 days' training data, 15min)
PeMSD8 (10 days' training data, 30min)
PeMSD8 (10 days' training data, 60min)
Q-Traffic
hybrid Seq2Seq
SZ-Taxi