traffic flow prediction代码下载

traffic flow prediction代码可以通过多种渠道进行下载。首先，可以通过GitHub等开源代码平台搜索相关的traffic flow prediction代码，并进行下载。在这些平台上，往往有很多开发者贡献了各种类型的traffic flow prediction代码，并且提供了详细的说明文档和使用教程，有助于开发者更好地理解和应用这些代码。

其次，也可以通过一些学术网站或者论坛，比如arXiv、ResearchGate等，寻找到相关研究者发布的traffic flow prediction代码。这些研究者通常会将他们的研究成果以代码的形式上传到相关平台，供其他研究者验证和使用。

另外，一些知名的交通科学和智能交通领域的学术组织或机构，比如IEEE智能交通系统学会等，也会定期发布相关的traffic flow prediction代码，并提供下载。这些代码通常经过专业的测试和验证，具有一定的可靠性和实用性。

最后，还可以通过一些交通数据和智能交通平台，比如Google Maps API、百度地图API等，获取相关的traffic flow prediction代码，这些代码往往是结合了大数据和人工智能技术，具有很高的实时性和准确性。

总的来说，通过开源代码平台、学术网站、学术组织和交通数据平台，都可以找到相关的traffic flow prediction代码进行下载。选择适合自己研究和应用的代码，可以更好地为交通流预测工作提供支持。

相关问题

npz文件中数组为Prediction shape: (3408, 12, 307, 1) Truth shape: (3408, 12, 307, 1)，读取并输出为以time为横坐标，traffic flow为纵坐标的折线图像并给出完整代码

以下是读取npz文件中数组并绘制折线图的完整Python代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取npz文件中的数组
data = np.load('data.npz')
predictions = data['Prediction']
truths = data['Truth']

# 取出第一个样本的预测和真实值
prediction = predictions[0].squeeze()
truth = truths[0].squeeze()

# 绘制折线图
x = np.arange(prediction.shape[0])
plt.plot(x, prediction, label='Prediction')
plt.plot(x, truth, label='Truth')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Traffic Flow')
plt.legend()
plt.show()

其中，`np.load('data.npz')` 用于读取npz文件中的数组，`data['Prediction']` 和 `data['Truth']` 分别获取预测值和真实值，`squeeze()` 用于去除shape中为1的维度，`np.arange(prediction.shape[0])` 用于生成横坐标time，`plt.plot()` 用于绘制折线图，`plt.xlabel()` 和 `plt.ylabel()` 用于设置坐标轴标签，`plt.legend()` 用于显示图例，`plt.show()` 用于显示图像。

softmax prediction

根据提供的引用内容，softmax prediction的实现方法如下所示：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import torch.nn.functional as F

# 构造输入数据
__prediction = np.array([1, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 6, 6]).reshape(3, 3)
_prediction = torch.tensor(__prediction, dtype=torch.float32)

# 对prediction做softmax
prediction = F.softmax(input=_prediction, dim=1)

# 输出结果
print(prediction)

输出结果为：

tensor([[0.0900, 0.2447, 0.6653],
        [0.0159, 0.0429, 0.9412],
        [0.0159, 0.0429, 0.9412]])

其中，`F.softmax()`函数对输入的`_prediction`进行softmax操作，`dim=1`表示对每一行进行softmax操作。最终输出的`prediction`是一个3行3列的张量，每一行的元素和为1，表示对应的预测概率。