目前越来越多深度学习算法被应用于城市计算领域，然而在欠缺一个统一的评估体系对模型性能进行测试的情况下，研究者很难去公平比较不同模型的性能优劣。为此北航计算机学院 BIGSCity 课题组提出 LibCity 工具库，一个全面、统一、可拓展的开源城市时空预测算法库，旨在为研究者提供一个可信的模型对比工具，并规范算法评估标准以及促进开源化进程。
LibCity 采用模块化框架结构，通过整合 40 多个时空数据集与 60 多个时空算法模型，覆盖了包括交通状态预测、路网匹配、轨迹位置预测等 9 类任务来支持城市场景演化规律挖掘，并向用户提供标准可信的算法评估功能。LibCity 的中文名为“阡陌”，取自陶渊明的《桃花源记》中的“阡陌交通，鸡犬相闻”。目前，LibCity 已经在 Github 开源，相关工作已经被收录入 ACM SIGSPATIAL 2021 会议中。
论文标题：LibCity: An Open Library for Traffic Prediction
论文作者：王静远（北航），姜佳伟（北航），蒋炆峻（北航），李超（北航），赵鑫（人大）
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3474717.3483923
开源代码：https://github.com/LibCity/
网站主页：https://libcity.ai/#/
LibCity简介（来源：LibCity网站主页）
为了方便用户使用LibCity 中的模型和数据进行更加便捷的实验，我们为LibCity平台开发了一个实验管理工具，用户可以在一个可视化的界面上完成数据上传、数据可视化、新建实验、实验运行、实验结果显示、实验对比等基本功能。目前相关的代码已经全部开源于 Github，其中包含丰富的部署说明和用户使用说明，欢迎您的使用！
https://github.com/LibCity/Bigscity-LibCity-WebTool
数据集上传：用户可以上传符合 LibCity 定义的原子文件格式的时空数据集来进行实验。
数据集可视化：可以对用户上传的数据集进行解析并进行GIS可视化，可自由选择地图底图，平台提供谷歌地图、谷歌卫星地图、高德地图、高德卫星地图、原始街道地图等多种底图。下图为 METR_LA 数据集的展示效果：
实验的创建与执行：用户在 web 端即可选择 LibCity 所支持的模型、数据、任务，并设置一些辅助的实验参数例如训练轮数、批次大小、训练集和验证集的比例等来创建实验。进而，点击执行实验，即可一键完成实验的执行，这里用户可以选择立即执行实验，也可以选择在特定的时间来定时执行实验。
实验执行过程中，可以不断地看到实验日志的更新，随时同步实验进展，避免出现意外导致实验中断。
实验执行完毕之后，系统会对实验进行评价，支持用户查看评价结果、查看可视化结果以及下载训练好的模型。
系统会根据用户指定的实验评价指标对实验进行评价，评估算法的性能，并以表格的形式展示给用户。
由于交通数据来源于真实的地理数据，因此可以在地图上进行 GIS 展示。若无法 GIS 可视化（即数据集无坐标的经纬度），则会展示预测值和实际值的统计对比图。下图以 METR_LA 数据集为例进行展示，系统可以展示真实值、预测值以及差值。用户可以在右上角进行勾选，并且由于交通预测问题一般是多步时间序列预测问题，用户可以通过左下角对实验结果进行分步的展示（以动画的形式播放多步预测的结果）。
作为一个实验管理系统，本系统提供模型的对比功能，以便于用户直观地对比不同实验条件下，模型的性能。用户只需要在前端勾选想要对比的实验记录，点击模型对比即可。
系统可以以图和表的形式，按照不同的评价标准对模型进行对比。
这就是我们的 LibCity 实验管理系统，目前相关的代码已经全部开源于Github，其中包含丰富的部署说明和用户使用说明，欢迎您的使用！
如果您有任何关于 LibCity 的问题，都可以在我们的仓库提起 issue，或者通过邮件联系我们：bigscity@126.com
https://github.com/LibCity/Bigscity-LibCity-WebTool
BIGSCity 课题组是北京航空航天大学大学计算机学院下属的北航智慧城市兴趣组，其负责人为北京航空航天大学计算机学院王静远教授。BIGSCity 小组致力于研究机器学习与数据挖掘在城市科学、社会科学等领域的交叉应用技术，包括城市计算，时空数据挖掘，机器学习可解释性，以及 AI 在交通、健康、金融等领域的应用等。详细情况参见研究组主页：https://www.bigscity.com/
最近有朋友问我们：为什么没有及时看到推文？因为微信改了推送规则，没有点“赞”或“在看”，没有把我们“星标”，都有可能出现这种状况。
加“星标”，不迷路！看完文章顺手点点“赞”或“在看”，就可以准时与我们见面了~
原文始发于微信公众号（城市数据派）：【开源平台推荐】LibCity：城市时空预测深度学习可视平台丨城市数据派
规划问道
