# Meeting0727

## 進度確認

## 工作分配

### 全(最不優先)

1. 禮拜日的資料，改用cnn跑，要有輸出訓練過程的x, actual_y, predict_y的，方便之後檢查程式是否符合預期

### 鄭

1. 寫文件
- 一、摘要
- 二、研究範圍
- 三、資料分析(塞車分析)
- 四、資料處理
- 五、模型架構
- 六、結果分析(各模型跑的結果、包含與論文比較)
- 七、應用(介面流程、台北交流道附近替代道路描述)
- 八、結論

### 傅

1. 把前後各一個門架的m05speed加入x訓練

### 王

1. 把m05 speed根據每20公里為區間編號，ex: 0~20->0, 21~40->1...，把這個編號當成y訓練，並額外監控每種y value的mae，ex:所有y_true為1的mae、所有y_true為3的mae... .

### 森

1. 把上下台北交流道的車流量加入x一起訓練 (M06A_25100_S_up_count+ M06A_25100_S_down_count)
<!-- 2. merged_37的x加入氣象資料訓練 -->

### 毅

## 備註
1.
都分成
1.推改資料的code [2025-group_project](https://github.com/project-team-2025/2025-group_project)。
各資料要訂好檔名跟描述，把描述(讀哪個檔名後，跑哪支程式會變成哪個檔案)寫在 [hackmd](https://hackmd.io/oEMCE3OkQ1q4hETaFOFxNA)裡面。code會是一個function，傳入資料所在的資料夾路徑，讀取檔案(名稱寫死)後處理，然後儲存處理後的檔案並return檔案路徑。function一開頭註解從哪個檔案變成哪個檔案(格式：From: {file_name_a} To: {file_name_b})。
2. 上傳資料到github [LSTM](https://github.com/project-team-2025/LSTM) 跟 [onedrive](https://1drv.ms/f/c/002d06ef873e3a00/EgjMJqUxBnpEqlz92oDSDfQBWchdqA76ZhKbHXwpGCrDXw?e=qieXtm)
3. 推訓練的code(開新檔案，檔名自訂) [LSTM](https://github.com/project-team-2025/LSTM)
4. 存訓練結果曲線圖(傳群組)
2. 目前現有的資料存在[onedrive](https://1drv.ms/f/c/002d06ef873e3a00/EgjMJqUxBnpEqlz92oDSDfQBWchdqA76ZhKbHXwpGCrDXw?e=qieXtm)
各資料的描述在 [hackmd](https://hackmd.io/oEMCE3OkQ1q4hETaFOFxNA)

## 新增工作

### 車速分析
(傅)

1.
- 資料：m05_features_v1_flat
- 分析：欄位`weighted_avg_01F0248S-01F0264S`內的數值，畫兩張圖。
- x軸是時間、y軸是星期、value是平均速度，標題`m05星期+時間車速散佈圖`，**此處共1張圖**。
- x軸是時間、y軸是星期、value是先把速度轉成級距後(`0~20->0`、`21~40->1`、...)級距數值(0、1、...，上限5)的平均，標題`m05星期+時間車速級距散佈圖`，**此處共1張圖**。

2.
- 資料：M06A_avgspeed_01F0264S-01F0248S
- 分析：欄位`m06_avgspeed`內的數值，畫7張圖。
- x軸是時間、y軸是星期、value是平均速度，標題`m06星期+時間車速散佈圖`，**此處共1張圖**。
- x軸是時間、y軸是星期、value是先把速度轉成級距後(`0~20->0`、`21~40->1`、...)級距數值(0、1、...，上限5)的平均，標題`m06星期+時間車速級距散佈圖`，**此處共1張圖**。
- x軸是時間、y軸是星期、value是先把速度轉成級距後，各級距數值的數量(count)，標題`m06星期+時間旅行時間散佈圖_{級距數值}`，，**此處共5張圖(每個級距一張)**。所以這裡各級距按照以下數值轉換(上限4)：
<!-- 數值很怪是因為基於旅行時間分組，反正先按照以下就對了 -->
- speed(km/h)->級距：
- 60(含)~ -> 4
- 26.74(含)~60 -> 3
- 13.37(含)~26.74 -> 2
- 9.36(含)~13.37 -> 1
- 0(含)~9.36 -> 0

#### 備註
- 所有散佈圖的顏色與之前一樣，若數值為0則顯示為白色，非0開始由小到大從灰色漸層到紅色。
- 寫成function，每張圖一個，傳入資料路徑，自動儲存圖片到目前資料夾，function push到github。