基于PyG的图神经网络交通预测
计算机学院（国家示范性软件学院）
随着城市化进程的推进和汽车的普及，交通问题变得越来越具有挑战性：交通拥堵、事故频发、交通环境恶化。如何提高路网容量的问题引起了越来越多学者的关注。改善交通环境的一个有效途径是建立高效准确的交通系统，它可以帮助我们更好地安排交通资源，在超载前疏散车流，甚至提供更丰富的道路娱乐。准确高效的道路交通预测系统可以根据过去的道路状况提供连续、精确的道路状态信息。本项目的目的就是提供更精确的车流量预测的工具方便不同类型的驾驶者参考。
