擅可接交通流预测，微观交通流模型，双向交叉场景的交通流仿真，智能驾驶员模型的工作原理，自由道路加速度，公路匝道入口场景的交通流仿真，交通流系统模型通常分为三类微观模型(Microscopic Models)，宏观模型(Macroscopic models)：从交通密度（每公里车辆）和交通流量（车辆每分钟）的角度描述车辆的整体移动

车道检测，中观模型(Mesoscopic models)：是结合微观和宏观模型特点的混合模型，智能驾驶员模型(IDM)，天气预测，智慧城市，神经网络gnn指导创新 跑模型，效果有保证，研究方向为深度学习，注意力的城市交通流预测深度学习，机器学习，时间序列预测，交通流量预测，车辆轨迹预测，行人轨迹预测建模等等，深度学习模型为rnn,lstm,gru,s2s,transformer,diffusion等各大顶会sota方法

ddpg 深度强化学习创新改进代码 满足硕士 博士 要求 dqn ddqn qlearning Python，Python深度学习算法定制模型训练，定制

1.基于Attention和GCN网络的交通流预测模型，该模型由图卷积网络（GCN），门控递归单元（GRU）和软注意力机制（Soft Attention）组成

该模型基于tensorflow环境实现

2、基于Encoder-Decoder架构的交通流预测模型：模型构成：增广多分量模块+TCL时间学习器+GAT图注意力机制（多头注意力机制）

基于pytorch环境实现

3、基于Gated TCN+GCN+时空卷积+时空注意力机制的交通流预测模型

该模型基于pytorch环境实现

4、基于GCN+CN+时空注意力机制的交通流预测模型，基于mxnet环境实现

5、基于Transformer编码器-解码器架构的交通流预测

编码器包含Temporal Gated Conv网络+Spatial Conv网络+扩散注意力机制

解码器包含Temporal Gated Conv网络+Spatial Conv网络+扩散注意力机制+信息辅助模块（Auxiliary）

该模型基于pytorch环境实现

6、基于NeuralProphet(NP)+BiLSTM的超短期光伏发电预测模型

该模型通过pytorch环境实现

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