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DeepKashiwa20/DL-Traff-Graph: [CIKM 2021 Resource ... - GitHub.

### DL-Traff: Ein Benchmark für die Vorhersage des Verkehrsflusses auf Gitter- und Graphenbasierten Modellen DL-Traff ist ein offenes Forschungsprojekt, das einen Benchmark für die Vorhersage von Verkehrsprediktionen auf Gitter- und Graphenbasierten Modellen bereitstellt traff. DL-Traff-Graph ist eine Teil der Graph-Bibliothek **DL-Traff**, die verschiedene Graphenalgorithmen und -modelle auf einem gemeinsamen Benchmarksensemble testen. **Anwendungsbereich von DL-Traff:** DL-Traff ist sinnvoll für verschiedene Anwendungsfälle, darunter: * Optimierung von Verkehrsfluss in urbanen Umgebungen * Planung von Straßenbauvorhaben * Entwicklung von intelligenten Verkehrshaltestellen * Vorhersage von Verkehrsspitzen und Congestion **Merkmale von DL-Traff-Graph:** ***Open Source:** DL-Traff-Graph ist unter einer Open-Source-Lizenz verfügbar und frei zugänglich. ***Mehr als 100 Testfälle:** Das Benchmark umfasst mehr als 100 Testfälle mit verschiedenen Konfigurationen, um die Leistung von Modellen zu testen. ***Vertrauenswürdige Ergebnisse:** Die Ergebnisse der Modelle werden in einem leicht zugänglichen Format für Benutzer präsentiert. **Vorteile von DL-Traff:** * **Verbesserte Modellvalidität:** Der Benchmark bietet eine Grundlage für die Bewertung und Vergleich von Modellen. * **Schnelle Entwicklung von Modellen:** Der Vergleich verschiedener Modelle auf einem gemeinsamen Benchmark platformiert die Entwicklung von Modellen. * **Transparenz und Wiederholbarkeit:** Die Verwendung eines Standards-Benchmarks macht die Ergebnisse von Modellen transparent und wiederholbar. **Zusammenfassend ist DL-Traff-Graph ein nützliches Tool für Entwickler von Modellen der Verkehrsprediktion.** **Weitere Informationen:** * Die offizielle Website von DL-Traff ist auf GitHub verfügbar. * Die Dokumentation von DL-Traff ist auf Englisch verfügbar..
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