LSTM-交通预测 代码仓库
简介
本仓库提供了一个用于交通预测的LSTM（长短期记忆网络）模型的代码和相关资源。该资源包括完整的代码实现、预训练模型以及用于训练的数据集。通过本仓库，您可以快速上手并应用LSTM模型进行交通流量预测。
资源内容
- 代码文件: 包含LSTM模型的实现代码，涵盖数据预处理、模型构建、训练和预测等步骤。
- 预训练模型: 已经训练好的LSTM模型，可以直接用于预测任务。
- 训练数据: 用于训练LSTM模型的数据集，包含历史交通流量数据。
使用说明
- 克隆仓库: 首先，克隆本仓库到您的本地环境。
- 数据准备: 使用提供的训练数据进行数据预处理，确保数据格式符合模型要求。
- 模型训练: 如果您需要重新训练模型，可以使用提供的代码进行模型训练。
- 模型预测: 使用预训练模型或重新训练的模型进行交通流量预测。
注意事项
- 请确保您的环境已安装必要的Python库，如TensorFlow或PyTorch等。
- 数据预处理步骤可能需要根据实际情况进行调整。
- 如果您有任何问题或建议，欢迎提交Issue或Pull Request。
贡献
我们欢迎任何形式的贡献，包括但不限于代码优化、数据集扩展、文档改进等。请通过提交Issue或Pull Request来参与贡献。
许可证
本仓库的代码和资源遵循MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。