GPD の群衆の流れと交通速度のデータセット

清華大学電子工学部都市科学コンピューティング研究センターの最新成果 「拡散ニューラルネットワーク生成による時空間フューショット学習」ICLR2024 に承認されたこの研究は、データがまばらなシナリオで時空間学習を実現するための GPD (Generative Pre-Trained Diffusion) モデルを提案しています。

このデータセットは、論文のオープンソースデータとコードです。トレーニングと評価用のデータは次の場所にあります。時系列データにあります（スーパーニューラルシードファイル「時系列データ」に既に含まれています）。

データをダウンロードしたら、./Data に移動します。

研究チームは都市ごとに次のデータを提供します。

• Graph data: 時空間グラフの隣接行列を記録します。
• Time series data：各ノードの時系列データを記録します。

研究チームは、群衆の流れ (DC、BM、人を含む) と交通速度 (metr-la、pems-bay、shenzhen、hengdu_m を含む) の 2 つの時系列データ セットを提供します。