在深度学习领域，图卷积神经网络（GCN）是一种特别适合处理图结构数据的模型。它通过在图的节点上施加卷积操作，能够提取和利用节点的局部特征，从而在各种图结构数据上取得优秀的表现。GCN广泛应用于社交网络分析、生物信息学、分子建模等多个领域。 ASTGCN（Attention Spatial Temporal Graph Convolutional Network）则是图卷积网络的一种变体，它在传统GCN的基础上引入了注意力机制和时空特征处理，以提高模型对时间序列数据和空间关系数据的处理能力。通过注意力机制，ASTGCN能够更加智能地识别并赋予图数据中不同节点或边不同的权重，从而提升对数据特征的学习效果。这种模型特别适合处理时空数据，例如城市交通流量预测、天气预测等，因为这些数据通常包含时间和空间两个维度的依赖关系。 GitHub作为一个开源社区，汇集了大量来自全球的研究者和开发者，他们共同分享代码、讨论问题，并且协作解决问题。在这里，许多深度学习领域的项目代码公开，方便研究人员和学习者理解和复现先进的算法。当作者发现一个项目有学习和应用价值时，他们可能会基于自己的理解对原始代码进行修改和优化，使其结构更加清晰、注释更加详尽，以便于其他初学者或研究者学习和使用。这样不仅能够促进知识的传播，还能推动技术的交流和进步。 对于初学者来说，学习ASTGCN这样复杂的模型可能会有一定的难度。但是，通过一个结构化、有注释的完整项目，初学者能够更好地理解模型的工作原理和代码实现方式。这种项目的优点在于，它不仅提供了理论知识，还提供了实践操作的机会，使学习者能够在实践中掌握如何从数据预处理开始，到模型训练、调试再到模型评估的全过程。 由于本段内容是针对标题中提到的“ASTGCN完整项目(修改版)”进行详细解析，无法提供具体的文件名称列表。然而，可以推测一个针对该主题的项目文件结构可能包括但不限于：模型代码（包括数据加载、预处理、网络构建、训练和测试等部分），文档（解释模型结构和数据流程），甚至可能包括使用说明和示例数据集。这样的文件结构有助于学习者一步步跟随项目前进，从而深入理解ASTGCN模型的每一个细节。

关于深度学习神经网络交通预测的python交通数据集PEMS08

因为data资源太大，分开上传的

因为代码和data合并起来太大。所以分开上传的。注意要把data解压缩后放入code文件夹中

[深度学习][ASTGCN]代码

attention based spatial-temporal graph convolutional networks for traffic flow forecasting

阿斯泰格 基于注意力的时空图卷积网络的交通流量预测（ASTGCN） 参考 数据集 我们在来自加利福尼亚的两个高速公路交通数据集PeMSD4和PeMSD8上验证了我们的模型。 这些数据集由Caltrans绩效评估系统（ ）（ ）每30秒实时收集一次。 交通数据会从原始数据每隔5分钟汇总一次。 该系统在加州主要都会区的高速公路上部署了39,000多台探测器。 有关传感器测站的地理信息记录在数据集中。 我们的实验中考虑了三种流量度量，包括总流量，平均速度和平均占用率。 我们提供两个数据集：PEMS-04，PEMS-08 PEMS-04： 307个探测器2018年1月至2月3个特点：流动，占据，速度。 PEMS-08： 170个检测器2016年7月至8月3个特点：流动，占据，速度。 要求 python> = 3.5 mxnet> = 1.3.0 mxboard 科学的 张