请给出利用图卷积和lstm这两个神经网络模型来预测某地交通流的代码,
时间: 2023-04-06 07:03:24 浏览: 104
我可以回答这个问题。以下是一个使用图卷积和LSTM来预测某地交通流的代码示例:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, LSTM, Dense, Dropout
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.utils import plot_model
from stellargraph.layer import GCN_LSTM
# 构建图卷积层
gcn_lstm = GCN_LSTM(units=64, activation="relu")
# 构建LSTM层
lstm = LSTM(units=64, activation="tanh", return_sequences=True)
# 构建输出层
output = Dense(units=1, activation="linear")
# 构建模型
inputs = Input(shape=(None, num_features))
x = gcn_lstm([inputs, adj_matrix])
x = lstm(x)
x = Dropout(0.5)(x)
predictions = output(x)
model = Model(inputs=inputs, outputs=predictions)
# 编译模型
optimizer = Adam(lr=0.001)
model.compile(optimizer=optimizer, loss="mse")
# 训练模型
model.fit(x=train_generator, epochs=100, validation_data=val_generator)
# 预测交通流
predictions = model.predict(x=test_generator)
```
其中,`GCN_LSTM`是一个自定义的图卷积LSTM层,`adj_matrix`是邻接矩阵,`num_features`是每个节点的特征数,`train_generator`、`val_generator`和`test_generator`是数据生成器。
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