城市停车位预测的半监督递归图神经网络 SHARE 实现

资源摘要信息: "本项目为一个使用PyTorch框架实现的半监督分层递归图神经网络模型，用于预测城市范围内不同停车位的可用性。模型遵循SHARE（Semi-Supervised Hierarchical Recurrent Graph Neural Network）体系结构，该体系结构在论文《Semi-Supervised Hierarchical Recurrent Graph Neural Network for City-Wide Parking Availability Prediction》中被提出。开发者在研究中使用该模型时，需要引用该论文。 标签中的知识点涵盖了多个重要的IT领域。首先，'semi-supervised-learning'（半监督学习）是一种机器学习方法，它结合了少量标记数据和大量未标记数据来训练算法模型，这对于停车位可用性预测这样的场景尤其有用，因为获取大量标记的停车位数据可能是困难和昂贵的。'urban-computing'（城市计算）是指应用计算技术解决城市环境中的问题，例如交通管理、城市规划等，其中城市范围内的停车位预测是典型应用之一。'graph-neural-networks'（图神经网络）是深度学习领域的一种新型架构，专门用于处理图结构数据，非常适合表示城市中复杂的空间关系，如停车位与道路、区域之间的关系。'pytorch-implementation'指明了该模型是用PyTorch框架实现的，PyTorch是一个开源机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理任务中，以其灵活性和动态计算图特性而受到青睐。'spatial-temporal-forecasting'（时空预测）是指在时间和空间维度上进行预测，例如预测某一地区未来某个时间点的交通流量或停车位状态。'parking-availability-prediction'（停车位可用性预测）是本模型的实际应用场景，是城市智能交通系统中的一个重要组成部分。'Python'为项目所使用的编程语言，Python因其语法简洁和丰富的数据科学库而成为数据科学和机器学习领域首选的编程语言。 压缩包子文件的文件名称列表中只有一个条目，即项目的名称 'SHARE-parking_availability_prediction-Pytorch-master'，暗示该项目是一个代码库，用户可以通过访问该文件名来进行模型的下载、安装和使用。 从标签中可以看出，该模型融合了多个前沿的技术领域，包括半监督学习、城市计算、图神经网络、时空预测等，这些技术共同作用于一个具有高度实用性的应用场景。而项目的PyTorch实现则表明了其对高性能计算和模型迭代的优化能力。对于研究者和开发者而言，该项目不仅提供了一个高效的城市范围内的停车位可用性预测解决方案，还提供了一个深度学习模型在特定应用中的实际案例。"