Traffic Prediction
時系列とは、時間の順序に沿って配置されたデータポイントの列を指します。過去のデータを分析することで将来のトレンドを予測することを目的としています。時系列分析は、データが時間とともにどのように変化するかのパターンを明らかにし、金融、気象学、医療などの分野での意思決定に科学的な根拠を提供します。これにより、時系列分析は重要な応用価値を持っています。
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