交通流量预测项目在研，以下是本人学习过程中积累整理的资源，会持续更新。

PyTorch 资源

资源汇总 awesomexx系列
PyTorch中文文档

机器学习项目资源（竞赛、论文）

论文 PaperWithCode
论文 深度学习最新研究的论文预印版发表网站 ArXiV
竞赛 Kaggle
竞赛 DrivenData
竞赛 CrowdANALYTIX
竞赛 InnoCentive
竞赛 TundIT
竞赛 Codalab
竞赛 Analytics Vidhya
竞赛 CrowdAI
竞赛 Numerai
竞赛 Data Science Challenge
竞赛 KDD Cup
竞赛 天池
竞赛 腾讯广告算法大赛

天池类似项目方案

冠军 ppt
亚军1 ppt
亚军2 ppt
季军1 ppt
季军1 code
季军2 ppt 中期参考
季军3 ppt 中期参考
rank8 code
rank27 code

9.28更新-天池方案20+

其他类似项目方案

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cnn_lstm code
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pytorchts pytorch处理时序数据的封装 非官方 建议进阶时可以参考模型源码
多属性时间序列预测
时间序列预测方法总结

9.28更新-交通预测PaperwithCode

特定模块资源整理

工程框架

torch使用的基本套路 CSDN 较为简单
基本代码框架参考 pytorch handbook

特征工程

手把手教你用 Python 实现针对时间序列预测的特征选择

数据集构建

pytorch构建多元时间序列数据集 Dataset
DataLoader构建高效的自定义数据集

模型

RNN 、LSTM、 GRU、Bi-LSTM 等常见循环网络结构以及其Pytorch实现
LSTM pytorch官方API
LSTM 官方案例详解
LSTM 细节分析 CSDN
LSTM进阶：使用LSTM进行多维多步的时间序列预测
LSTM 时间序列预测的一个小例子
LSTM 实践多变量时间序列预测
LSTM 客流预测
LSTM 股价预测 支持三种框架
GCN Predicting Station-Level Short-Term Passenger Flow in a Citywide Metro Network Using Spatiotemporal Graph Convolutional Neural Networks 论文

TCN时序神经网络

算法

一些算法的简明理解-知乎专栏

Kalman-and-Bayesian-Filters-in-Python

机器学习炼丹术-公众号-小白理解

调参

深度学习调参