深度学习应用于交通流预测的Python代码教程

本教程介绍了如何使用Python编写基于深度学习的交通流预测模型，包括使用SAEs、LSTM、GRU等算法，并提供了相关的实验数据和模型训练方法。要运行模型，请下载Python 3.6、TensorFlow-gpu 1.5.0、Keras 2.1.3和scikit-learn 0.19，并运行train.py文件。我们使用的实验数据来自Caltrans性能测量系统(PeMS)。建议使用以下搜索关键词：深度学习交通预测、Python代码教程、SAEs、LSTM、GRU、Caltrans Performance Measurement System。