Курсовой проект по прогнозированию дорожных заторов в Сан-Диего на основе нейросети Graph WaveNet.
Проект прогнозирует поток машин и уровень загруженности дорог (свободно/плотно/затор) на 716 датчиках Сан-Диего с интервалом в 15 минут, используя модель Graph WaveNet с дополнительной классификацией заторов. Итоговая модель превзошла базовый LSTM из исходной научной статьи на 29,6% по ошибке прогноза. К проекту прилагается веб-панель на Streamlit с картами, показателями и чат-ботом для анализа результатов.
Jupyter Notebook★ 1создан 18 сентября 2026форков 0