【人工智能之深度学习】20. 交通流量预测实战：用GCN构建城市路网预测模型（PeMS数据集+PyTorch Geometric全流程）_gcn交通预测

摘要：城市交通流量预测是智慧交通的核心任务，传统LSTM/CNN模型因忽视路网拓扑结构（如传感器间的道路连接关系），难以精准捕捉拥堵传播规律。本文以公开PeMSD4数据集（旧金山湾区交通数据）为基础，采用图卷积网络（GCN）构建预测模型——通过将交通传感器视为“节点”、道路连接视为“边”，结合PyTorch Geometric工具实现端到端时空预测。全流程涵盖：数据获取与清洗（处理12个时间步历史数据）、路网图结构构建（基于距离的邻接矩阵）、GCN模型搭建（含两层图卷积层）、模型训练与评估（对比历史平均法、LSTM）。实验显示，本文GCN模型在整体RMSE（15.1）和关键路口RMSE（19.6）上均优于传统方法，预测稳定性显著提升。需特别说明：本文为教学虚拟案例，所有结果基于离线回测，不可直接用于真实交通调度决策，实际落地需解决实时性、动态路网等问题。

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文章目录

• 【人工智能之深度学习】20. 交通流量预测实战：用GCN构建城市路网预测模型（PeMS数据集+PyTorch Geometric全流程）
• • 关键词
  • CSDN文章标签
  • 一、为什么要用GCN做交通流量预测？（从实际痛点出发）
  • • 1.1 交通流量预测的现实意义
    • 1.2 传统方法的3个致命痛点
    • 1.3 GCN的核心优势：让模型“懂路网”
  • 二、核心概念：5分钟搞懂GCN与路网建模
  • • 2.1 先明确3个基础概念（新手必看）
    • • 2.1.1 图的数学表示：邻接矩阵
      • 2.1.2 GCN的核心：消息传递公式
      • 2.1.3 PeMS数据集的结构
    • 2.2 GCN与传统模型的对比（直观理解优势）
  • 三、学前准备：环境配置与数据获取（30分钟搞定）
  • • 3.1 环境配置：重点解决PyTorch Geometric安装坑
    • • 3.1.1 第一步：安装PyTorch
      • 3.1.2 第二步：安装PyTorch Geometric依赖
      • 3.1.3 其他依赖安装
    • 3.2 数据获取：PeMSD4数据集下载与解压
    • • 3.2.1 下载地址（实测可访问）
      • 3.2.2 数据解压与查看
      • 3.2.3 验证数据完整性
  • 四、核心实战：从数据预处理到模型预测（全流程代码+结果）
  • • 4.1 步骤1：数据预处理（清洗+归一化+时序样本生成）
    • • 4.1.1 数据清洗（处理缺失值）
      • 4.1.2 数据归一化（避免数值差异影响模型）
      • 4.1.3 生成时序样本（用历史数据预测未来）
      • 4.1.4 划分训练/验证/测试集
    • 4.2 步骤2：构建路网图结构（邻接矩阵+Edge Index）
    • • 4.2.1 计算基于距离的邻接矩阵
      • 4.2.2 转换为PyG的Edge Index格式
    • 4.3 步骤3：构建GCN预测模型（PyTorch Geometric实现）
    • • 4.3.1 定义GCN模型类
      • 4.3.2 定义损失函数与优化器
    • 4.4 步骤4：模型训练与验证（含损失曲线可视化）
    • • 4.4.1 转换数据为Tensor格式
      • 4.4.2 定义训练与验证函数
      • 4.4.3 执行训练循环
    • 4.5 步骤5：模型测试与结果评估（对比传统方法）
    • • 4.5.1 加载最佳模型并测试
      • 4.5.2 对比历史平均法与LSTM
      • • 4.5.2.1 历史平均法（Baseline）
        • 4.5.2.2 LSTM模型（传统时序模型）
      • 4.5.3 结果汇总与分析
  • 五、可复现性指南：避坑与优化（新手必看）