# Meeting0803

## 進度確認

## 之前(上上次或更之前)進度確認
1. 資料組合D確認推code(以及沒有data leak，traffic level有改成未來時間德)，然後跑5/10/15/30 分鐘結果。[王]
2. 補 的code(開新的檔案) [森]

## 工作分配

## 王
<!-- 1. 用vae數據增強後訓練模型
2. 調整模型結構，先經過Vae再連接lstm -->
1. 資料組合D確認推code(以及沒有data leak，traffic level有改成未來時間德)，然後跑5/10/15/30 分鐘cnn、lstm結果。[王]
2. LSTM multiple task
3. Gan生成data加入lstm訓練，看效果有沒有變好。分成把timestamp拿掉的跟保留的。
4. GBRT、QCNN

## 森
1. 資料取得到預測到顯示的過程寫入研究目的
2. output分成給高公局研究人員和一般民眾兩種，要有不同詳細程度和易懂程度。
3. 研究目的條列式->整段文字
4. 資料處理條列式->整段文字
5. 補 的code(開新的檔案) [森]
6. 純標準化(只有x，跟y也標準化)

## 鄭
1. 文獻整理條列式->整段文字
2. 報名

## 傅
<!-- 1. 用m05 avg speed推算三重-台北交流道時間、台北-圓山交流道時間 -->
1. 文件加入關於塞車比例、每次塞多久的敘述，以及資料佐證。(參考[上上次meeting車速分析圖檔案])

### 目前修改方向

1. ~~想辦法把列點的地方改寫成一整段文字~~
2. ~~每張圖的標題不要內嵌在圖裡面，改在文件裡面(圖的下方)標示~~
3. `去除極端值得部分盡可能不提，不然我們要解釋在訓練的時候沒有做相同處理的理由`
4. ~~圖片的排版稍微調一下，現在有的太小看不清楚裡面的字，有的太大佔掉整個頁面~~
5. ~~全部只分析平日，然後提一下是因為競賽選的路段分成平假日，我們選平日~~
6. ~~平均塞車時間的算法要提一下~~
7. ~~那個頻率熱力圖考慮不放，除非有辦法解釋他的讀法，不然感覺還是很抽象~~
8. ~~記得提到塞車的資料量佔總資料量的比例(traffic state為1的佔比)，過小的比例造成在塞車預測上不好訓練(解法不提，反正也沒有)。~~
9. ~~現在文件裡面的分析圖我看是有錯的，比如"每日平均塞車時間分析"的第一張圖半夜12點半直接跳到3點半，要改一下~~
10. ~~最後要有一個大總結，把分析結果導向：塞車有大概的模式，但並不完全規律，且一但遇到塞車可能會塞很久，因此有必要開發一個方法來準確預測塞車的情況。~~

## 毅
1. 合merged_37(有traffic_state版)

## 討論事項
1. 週五meeting(鄭)

## 備註
1. 競賽文件(統一在這個檔案上編輯)：https://1drv.ms/w/c/002d06ef873e3a00/EYiEEwCa355Aq_ZKEsT6zesBSotfUD_cDr_3l7k8i3GEtA

2. 上上次meeting車速分析圖檔案：https://1drv.ms/b/c/002d06ef873e3a00/EX3QoYkZ09dAkZxd9VmUs1EBt3duy9Hmst3yKtjt2kksQw?e=qCZRdu

## 暫時擱置
1. 算門架01F0293S-01F0264S的資料