当前位置： 首页 > news >正文

深度学习实战91-利用时空特征融合模型的城市网络流量预测分析与应用

news 2025/9/16 22:09:00

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战91-利用时空特征融合模型的城市网络流量预测分析与应用。本文围绕基于时空特征融合的城市网络流量预测展开。介绍了城市网络流量预测的重要性和现实需求，以及时空特征融合模型，包括其原理和优势。然后展示所使用的数据集，说明其来源和特点，同时提供实现代码样例，以便读者更好地理解和实践。通过融合时空特征，该方法旨在更准确地预测城市网络流量，为城市规划、交通管理等提供有力支持，提高城市运行效率和居民生活质量。
在这里插入图片描述

文章目录

  • 一、项目背景介绍
    • 1.1 当前网络流量预测的现状
      • 1.1.1 时空相关性的缺失
    • 1.2 网络资源配置的实时性与滞后性问题
      • 1.2.1 时空特征融合的必要性
      • 1.2.2 案例分析：智能城市交通流量预测
  • 二、时空特征融合模型概述
    • 2.1 基本原理
    • 2.2 结构组成
      • 2.2.1 特征提取层
      • 2.2.2 时空编码层
      • 2.2.3 融合机制
      • 2.2.4 预测层
    • 2.3 实现时空特征的融合
      • 结合技术文献与案例
  • 三、数据集分析
    • 3.1 常见数据集来源与特点
      • 3.1.1 公开数据源
      • 3.1.2 运营商日志
      • 3.1.3 社交媒体与移动应用数据
    • 3.2 数据集处理与划分
      • 3.2.1 数据预处理
      • 3.2.2 特征工程
      • 3.2.3 数据划分
    • 3.3 实际案例分析：上海城市交通流量预测
  • 四、实现代码样例展示
    • 4.1 数据预处理
    • 4.2 构建时空特征融合模型
    • 4.3 训练与评估
    • 4.4 代码解释
  • 五、总结与展望
    • 5.1 全文内容总结
    • 5.2 时空特征融合的重要性与优势回顾
    • 5.3 未来展望与研究方向
      • 5.3.1 高级深度学习模型的探索
      • 5.3.2 实时性与效率的平衡
      • 5.3.3 多源数据融合与交叉验证
      • 5.3.4 鲁棒性和适应性提升
      • 5.3.5 绿色低碳与可持续发展

一、项目背景介绍

在数字化时代，城市网络流量作为衡量信息交流活跃度的关键指标，其有效管理和预测对于优化网络资源配置、提升用户体验具有重要意义。随着物联网、5G通信技术的飞速发展，城市网络流量呈现出前所未有的复杂性与动态性，这对传统的流量管理与预测方法提出了严峻挑战。本部分旨在探讨基于时空特征融合的城市网络流量预测项目的背景，分析当前预测现状，指出存在的问题，并强调时空特征融合的必要性。

1.1 当前网络流量预测的现状

当前，网络流量预测大多采用时序分析方法，将历史流量数据视为时间序

相关文章：

深度学习实战91-利用时空特征融合模型的城市网络流量预测分析与应用

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战91-利用时空特征融合模型的城市网络流量预测分析与应用。本文围绕基于时空特征融合的城市网络流量预测展开。介绍了城市网络流量预测的重要性和现实需求，以及时空特征融合模型，包括其原理和优势。然后展示所使用的数据集，…...

编程日记 2024/9/19 12:10:38

GlusterFS 分布式文件系统

一、GlusterFS 概述 1.1 什么是GlusterFS GlusterFS 是一个开源的分布式文件系统，它可以将多个存储服务器结合在一起，创建一个大的存储池，供客户端使用。它不需要单独的元数据服务器，这样可以提高系统的性能和可靠性。由于没有…...

编程日记 2024/9/19 12:09:37

论文学习笔记6：Relation-Aware Heterogeneous Graph Neural Network for Fraud Detection

文章目录 Abstract一、Introduction二、Preliminaries2.1Problem Definition2.2Related Works 三、Proposed Method3.1Model Architecture3.2Computation Graph Pre-process3.3Heterogeneous Propagation Abstract 欺诈检测是金融和社交媒体领域的一项重要数据挖掘任务。传统的…...

编程日记 2024/9/19 12:06:34

无人机光电吊舱的技术！！

1. 成像技术 可见光成像：通过高分辨率相机捕捉地面或空中目标的清晰图像，提供直观的视觉信息。 红外热成像：利用红外辐射探测目标的温度分布，实现夜间或恶劣天气条件下的隐蔽目标发现。 多光谱成像：通过不同波段的光…...

编程日记 2024/9/19 12:05:33

C++——判断year是不是闰年。

没注释的源代码 #include <iostream> using namespace std; void Y(int y); int main() { int year; cout<<"请输入一个年份:"; cin>>year; Y(year); return 0; } void Y(int y) { if(((y%40)&&(y%100!0))||(y%…...

编程日记 2024/9/19 12:01:16

31. 三维向量Vector3与模型位置

点模型Points、线模型Line、网格网格模型Mesh等模型对象的父类都是Object3D (opens new window)&#xff0c;如果想对这些模型进行旋转、缩放、平移等操作&#xff0c;如何实现&#xff0c;可以查询Threejs文档Object3D (opens new window)对相关属性和方法的介绍。 三维向量Ve…...

编程日记 2024/9/19 12:00:15

C# Action和delegate区别及示例代码

Action和delegate类似但没有返回值 Action和delegate在C#编程语言中有明显的区别&#xff0c;主要体现在它们的定义、用途和特性上。 1. 定义 Delegate&#xff1a;Delegate是C#中用于定义方法签名的类型&#xff0c;它允许将方法作为参数传递&#xff0c;或者将方法赋值给变…...

编程日记 2024/9/19 11:58:12

深度优先搜索: 探索图结构的括号化旅程

深度优先搜索: 探索图结构的括号化旅程 图的括号化结构示例图深度优先搜索的伪代码C语言实现解释运行结果总结在解决图相关问题时，深度优先搜索（DFS）是一种非常有用的算法。DFS 通过递归或使用栈的方式遍历图的节点，尽可能深地搜索每一个分支，然后回溯以搜索其他未访问的节…...

编程日记 2024/9/19 11:57:10

LINUX网络编程：传输层

目录 1.端口号 1.1知名端口号 1.2注意 2.UDP协议 2.1UDP报头的格式 2.2UDP的特点 2.3UDP的缓冲区 1.端口号 端口号的作用标识一个网络中主机的一个进程。 网络之间通信无非就是&#xff0c;发送端和接受端进程之间的通信&#xff0c;所以通过ip地址找到目标主机之后&am…...

编程日记 2024/9/19 11:56:09

PyTorch框架

PyTorch是一个开源的深度学习框架&#xff0c;由Facebook AI Research&#xff08;FAIR&#xff09;团队开发&#xff0c;自2017年发布以来&#xff0c;凭借其出色的灵活性、易用性和强大的功能&#xff0c;在深度学习和机器学习领域得到了广泛的应用和认可。以下是对PyTorch框…...

编程日记 2024/9/19 11:53:05

分布式系统实战经验

分布式系统是现代软件架构的核心部分&#xff0c;它通过多个计算节点协同工作来处理大规模数据和请求&#xff0c;提供高可用性、可扩展性和容错能力。在实际开发和运维中&#xff0c;构建分布式系统需要考虑多方面的挑战。以下是一些在分布式系统中的实战经验&#xff1a; 1.…...

编程日记 2024/9/19 11:51:41

软考（中级-软件设计师）（0919）

软考 一、软件设计师-历年考试考点分布情况-上午-计算机与软件工程知识 知识点分数说明比例软件工程基础知识11开发模型、设计原则、测试方法、质量特性、CMM、Pert图、风险管理14.67%面向对象12面向对象基本概念、面向对象分析与设计、UML、常见算法16.00%数据结构与算法10…...

编程日记 2024/9/19 11:44:13

WhaleStudio 与飞腾 S5000C 处理器完成产品兼容测试！

中秋佳节后喜讯传来&#xff01;经过飞腾信息技术有限公司和北京白鲸开源科技有限公司的联合严格测试&#xff0c;白鲸开源 WhaleStudio 套件 V2.6 版本已在飞腾信息技术有限公司的腾云 S5000C 处理器平台上成功安装并稳定运行。 这标志着白鲸开源商业与飞腾的合作进入了一个新…...

编程日记 2024/9/19 11:42:02

【Arduino】Arduino使用USB-TTL无法下载程序问题

问题描述 自己绘制了一套基于Arduino MEGA的电路&#xff0c;没有在板子上面绘制CH340的标准下载电路&#xff0c;只保留了UART0的插针用于调试和下载程序。 使用ISP烧录完bootloader后&#xff0c;发现无法使用USB-TTL工具烧录程序 问题解决过程 在网上搜索了相关资料&…...

编程日记 2024/9/19 11:39:57

使用源代码编译R包的过程

R包的安装方式可以归纳为 源代码安装 和 二进制文件安装 两类&#xff1a; 源代码安装 是指从包的源代码进行编译安装。包括&#xff1a;① 通过CRAN安装源代码版本的包&#xff08;如果没有二进制版本&#xff0c;或者指定了安装源代码&#xff09;。② 从GitHub、Bioconducto…...

编程日记 2024/9/19 11:37:51

基于JavaWeb开发的java springboot+mybatis电影售票网站管理系统前台+后台设计和实现

基于JavaWeb开发的java springbootmybatis电影售票网站管理系统前台后台设计和实现 &#x1f345; 作者主页 网顺技术团队 &#x1f345; 欢迎点赞 &#x1f44d; 收藏 ⭐留言 &#x1f4dd; &#x1f345; 文末获取源码联系方式 &#x1f4dd; &#x1f345; 查看下方微信号获…...

编程日记 2024/9/19 11:34:44

【论文阅读】Face2Diffusion for Fast and Editable Face Personalization

code&#xff1a;mapooon/Face2Diffusion: [CVPR 2024] Face2Diffusion for Fast and Editable Face Personalization https://arxiv.org/abs/2403.05094 (github.com) 论文 介绍 目标&#xff1a;向 T2I 模型不知道的图像中插入特定概念&#xff08;例如某人的脸&#xff…...

编程日记 2024/9/19 11:32:35

金钥匙系列：Kubernetes (K8s) 服务集群技术栈学习路线

维护Kubernetes (K8s) 服务集群是一个复杂且多层次的技术任务&#xff0c;涉及容器化技术、集群管理、网络、安全、监控等多个领域。为了成为一名优秀的K8s集群维护工程师&#xff0c;技术栈需要广泛且深入。本文将为你详细介绍从零开始到深入掌握K8s集群维护的职业技术栈学习路…...

编程日记 2024/9/19 11:31:34

centos远程桌面连接windows

CentOS是一款广泛使用的Linux发行版&#xff0c;特别是在服务器领域。很多企业和个人用户会选择远程连接到CentOS进行操作和维护。虽然CentOS自带了一些远程桌面解决方案&#xff0c;但它们在使用上存在一些局限性。接下来&#xff0c;我将介绍如何实现CentOS的远程桌面连接&am…...

编程日记 2024/9/19 11:30:33

Android 系统下：普通应用无缝安装，Launcher 应用安装遭遇罕见障碍解析

目录 一、场景 1.1 错误分析 1.2 解决方法尝试 1.2.1 检查应用的安装位置 1.2.2 使用ADB安装 1.2.3 检查APK的签名 1.2.4 检查可用的内部存储空间 1.2.5 将应用程序安装到设备的内部存储空间 1.2.6 重置设备&#xff08;谨慎使用&#xff09; 1.2.7 获取Root权限&…...

编程日记 2024/9/19 11:26:22

Python实现prophet 理论及参数优化

文章目录 Prophet理论及模型参数介绍Python代码完整实现prophet 添加外部数据进行模型优化 之前初步学习prophet的时候&#xff0c;写过一篇简单实现&#xff0c;后期随着对该模型的深入研究&#xff0c;本次记录涉及到prophet 的公式以及参数调优&#xff0c;从公式可以更直观…...

编程新知 2025/9/11 18:47:05

OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别

OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码： prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...

编程新知 2025/7/4 0:50:01

在鸿蒙HarmonyOS 5中使用DevEco Studio实现录音机应用

1. 项目配置与权限设置 1.1 配置module.json5 {"module": {"requestPermissions": [{"name": "ohos.permission.MICROPHONE","reason": "录音需要麦克风权限"},{"name": "ohos.permission.WRITE…...

编程新知 2025/8/27 10:42:43

多模态大语言模型arxiv论文略读（108）

CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文标题&#xff1a;CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文作者&#xff1a;Sayna Ebrahimi, Sercan O. Arik, Tejas Nama, Tomas Pfister ➡️ 研究机构: Google Cloud AI Re…...

编程新知 2025/9/12 19:00:19

自然语言处理——循环神经网络

自然语言处理——循环神经网络 循环神经网络应用到基于机器学习的自然语言处理任务序列到类别同步的序列到序列模式异步的序列到序列模式 参数学习和长程依赖问题基于门控的循环神经网络门控循环单元&#xff08;GRU&#xff09;长短期记忆神经网络&#xff08;LSTM&#xff09…...

编程新知 2025/9/4 7:05:35

《C++ 模板》

目录 函数模板 类模板 非类型模板参数 模板特化 函数模板特化 类模板的特化 模板&#xff0c;就像一个模具&#xff0c;里面可以将不同类型的材料做成一个形状&#xff0c;其分为函数模板和类模板。 函数模板 函数模板可以简化函数重载的代码。格式&#xff1a;templa…...

编程新知 2025/6/11 3:20:47

Python Ovito统计金刚石结构数量

大家好，我是小马老师。 本文介绍python ovito方法统计金刚石结构的方法。 Ovito Identify diamond structure命令可以识别和统计金刚石结构，但是无法直接输出结构的变化情况。 本文使用python调用ovito包的方法，可以持续统计各步的金刚石结构，具体代码如下： from ovito…...

编程新知 2025/9/3 11:46:59

接口自动化测试：HttpRunner基础

相关文档 HttpRunner V3.x中文文档 HttpRunner 用户指南 使用HttpRunner 3.x实现接口自动化测试 HttpRunner介绍 HttpRunner 是一个开源的 API 测试工具&#xff0c;支持 HTTP(S)/HTTP2/WebSocket/RPC 等网络协议&#xff0c;涵盖接口测试、性能测试、数字体验监测等测试类型…...

编程新知 2025/9/2 17:48:51

GitHub 趋势日报 (2025年06月06日)

&#x1f4ca; 由 TrendForge 系统生成 | &#x1f310; https://trendforge.devlive.org/ &#x1f310; 本日报中的项目描述已自动翻译为中文 &#x1f4c8; 今日获星趋势图 今日获星趋势图 590 cognee 551 onlook 399 project-based-learning 348 build-your-own-x 320 ne…...

编程新知 2025/9/7 2:12:04

Chrome 浏览器前端与客户端双向通信实战

Chrome 前端&#xff08;即页面 JS / Web UI&#xff09;与客户端&#xff08;C 后端&#xff09;的交互机制&#xff0c;是 Chromium 架构中非常核心的一环。下面我将按常见场景&#xff0c;从通道、流程、技术栈几个角度做一套完整的分析&#xff0c;特别适合你这种在分析和改…...

编程新知 2025/9/7 8:49:16