1.效果视频：增加PyQt5界面的交通流量预测（模型为CNN_GRU，CNN_BiGRU_ATTENTION，LSTM）_哔哩哔哩_bilibili）
2.三个模型和数据集的介绍
交通流量预测(python代码，压缩包中带有数据，CNN_GRU,CNN_BiGRU_ATTENTION,LSTM三种不同模型，多特征输入，单标签输出，可以替换为其它时序数据集)_交通流量预测数据集-CSDN博客
3.增加 PyQt5界面效果
登录界面后展示
三种模型对比图
展示不同算法的对比指标
滑动展示原始数据
对代码和数据集压缩包，感兴趣的可以关注最后一行
import sys
import numpy as np
from PIL import Image
from PyQt5.QtCore import Qt
from PyQt5.QtGui import QPainter,QPen,QImage,QPixmap,QFont,QPalette,QBrush
from PyQt5.QtWidgets import QWidget,QLabel,QPushButton,QLineEdit,QApplication,QMessageBox,QTableWidget,QTableWidgetItem
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
from math import sqrt
from keras.layers import *
from keras.models import *
from sklearn import preprocessing
from pandas import DataFrame
#数据集和代码:https://mbd.pub/o/bread/ZpWTk55x
