在深度学习领域，图卷积神经网络（GCN）是一种特别适合处理图结构数据的模型。它通过在图的节点上施加卷积操作，能够提取和利用节点的局部特征，从而在各种图结构数据上取得优秀的表现。GCN广泛应用于社交网络分析、生物信息学、分子建模等多个领域。 ASTGCN（Attention Spatial Temporal Graph Convolutional Network）则是图卷积网络的一种变体，它在传统GCN的基础上引入了注意力机制和时空特征处理，以提高模型对时间序列数据和空间关系数据的处理能力。通过注意力机制，ASTGCN能够更加智能地识别并赋予图数据中不同节点或边不同的权重，从而提升对数据特征的学习效果。这种模型特别适合处理时空数据，例如城市交通流量预测、天气预测等，因为这些数据通常包含时间和空间两个维度的依赖关系。 GitHub作为一个开源社区，汇集了大量来自全球的研究者和开发者，他们共同分享代码、讨论问题，并且协作解决问题。在这里，许多深度学习领域的项目代码公开，方便研究人员和学习者理解和复现先进的算法。当作者发现一个项目有学习和应用价值时，他们可能会基于自己的理解对原始代码进行修改和优化，使其结构更加清晰、注释更加详尽，以便于其他初学者或研究者学习和使用。这样不仅能够促进知识的传播，还能推动技术的交流和进步。 对于初学者来说，学习ASTGCN这样复杂的模型可能会有一定的难度。但是，通过一个结构化、有注释的完整项目，初学者能够更好地理解模型的工作原理和代码实现方式。这种项目的优点在于，它不仅提供了理论知识，还提供了实践操作的机会，使学习者能够在实践中掌握如何从数据预处理开始，到模型训练、调试再到模型评估的全过程。 由于本段内容是针对标题中提到的“ASTGCN完整项目(修改版)”进行详细解析，无法提供具体的文件名称列表。然而，可以推测一个针对该主题的项目文件结构可能包括但不限于：模型代码（包括数据加载、预处理、网络构建、训练和测试等部分），文档（解释模型结构和数据流程），甚至可能包括使用说明和示例数据集。这样的文件结构有助于学习者一步步跟随项目前进，从而深入理解ASTGCN模型的每一个细节。

Social-STGCNN：用于人类轨迹预测的社会时空图卷积神经网络 阿卜杜拉·穆罕默德·昆茜 Mohamed Elhoseiny **，Christian Claudel ** **平等建议 阅读全文，在 社会-STGCNN 我们提出了社会时空图卷积神经网络（Social-STGCNN），该模型将人类轨迹预测问题建模为时空图。 我们的结果表明，与先前报道的方法相比，最终位移误差（FDE）较现有技术提高了20％，平均位移误差（ADE）的改进比参数减少了8.5倍，推理速度提高了48倍。 此外，我们的模型具有较高的数据效率，仅使用20％的训练数据就超出了ADE指标上的现有技术水平。 我们提出了一个核函数，将行人之间的社交互动嵌入邻接矩阵中。 仅使用7.6K参数，我们的模型推断速度为0.002s /帧（500Hz）。 Citaion 您可以使用以下方法引用我们的论文： @inprocee

STGCN-Pytorch 论文：时空图卷积网络：交通预测的深度学习框架。 用PyTorch实现时空图卷积网络 论文网址： : 该存储库提供了有关METR-LA数据集的用法示例（可在找到原始版本）。 不幸的是，本文没有使用PeMSD数据集的公开标准版本。

关于深度学习神经网络交通预测的python交通数据集PEMS08

STGCN模型文件 图卷积必备模型文件（已更新），结果比原始有优化 包括三种模型文件：st_gcn.kinetics.pt、st_gcn.ntu-xsub.pt、st_gcn.ntu-xview.pt openpose获取姿态文件，可采用新的姿态估计模型，好的姿态数据对动作识别会有提升 双流法对结果也会有优化，但目前结合的不够理想

因为data资源太大，分开上传的

因为代码和data合并起来太大。所以分开上传的。注意要把data解压缩后放入code文件夹中

用于交通流预测的联合时空图卷积网络JSTGCN(python代码)（不带数据集） 用于交通流预测的联合时空图卷积网络JSTGCN(python代码)（不带数据集） 用于交通流预测的联合时空图卷积网络JSTGCN(python代码)（不带数据集） 用于交通流预测的联合时空图卷积网络JSTGCN(python代码)（不带数据集） 用于交通流预测的联合时空图卷积网络JSTGCN(python代码)（不带数据集） 用于交通流预测的联合时空图卷积网络JSTGCN(python代码)（不带数据集）

[深度学习][ASTGCN]代码

USTGCN：使用图形神经网络进行交通预测的统一时空建模 作者 这是IJCNN 2021接受的“使用图形神经网络进行交通预测的统一时空建模”的pytorch实现。 环境设置 克隆git项目： $ git clone https://github.com/AmitRoy7781/USTGCN 创建一个新的conda环境并安装所需的软件包（命令适用于ubuntu 16.04） $ conda create -n TrafficEnv python=3.7 $ conda activate TrafficEnv $ pip install -r requirements.txt 基本用法： 主要参数： --dataset The input traffic dataset(default:PeMSD7) --GNN_layers Number of l