使用Python PyTorch框架+卷积神经网络（CNN）构造基于超图的综合立体交通超网络模型

1. 理解超图和综合立体交通超网络

• 超图：超图是图的扩展，允许一条边连接多个节点。在交通网络中，超图可以用来表示复杂的多模态交通关系。

• 综合立体交通超网络：这是一个多层次的交通网络模型，包含不同的交通模式（如公路、铁路、航空等）以及它们之间的相互作用。

2. 准备数据集

• 节点数据：每个节点代表一个交通节点（如车站、机场等）。

• 超边数据：每条超边代表一种交通模式或多种交通模式的组合。

• 特征数据：每个节点和超边可能有额外的特征（如客流量、距离等）。

如果你没有现成的数据集，可以通过模拟或生成合成数据来构建一个适合超图模型的交通网络数据集，虽然数据是模拟的，但可以帮助你快速验证模型的正确性和性能。在实际应用中，你可以结合真实数据或更复杂的生成逻辑来改进数据集的质量。具体步骤如下：

（1）定义交通网络的节点

节点可以代表交通枢纽（如车站、机场、港口等）。你可以随机生成节点的位置和特征

import numpy as np

# 假设我们有 100 个节点
num_nodes = 100

# 随机生成节点的位置（经纬度）
node_locations = np.random.uniform(low=0.0, high=100.0, size=(num_nodes, 2))

# 随机生成节点的特征（如客流量、容量等）
node_features = np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=(num_nodes, 5))  # 每个节点有 5 个特征

# 转换为 PyTorch 张量
node_locations = torch.tensor(node_locations, dtype=torch.float)
node_features = torch.tensor(node_features, dtype=torch.float)

（2）定义超边

超边可以表示交通模式（如公路、铁路、航空等）或交通线路。每条超边连接多个节点。

# 假设我们有 20 条超边
num_hyperedges = 20

# 随机生成每条超边连接的节点
# 每条超边连接 3-10 个节点
hyperedge_indices = []
for i in range(num_hyperedges):
    num_nodes_in_hyperedge = np.random.