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STEI-PCN：一种高效的纯卷积网络用于流量预测，通过时空编码和推理
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内容提要
本研究解决了现有流量预测模型在捕捉时空相关性方面的不足，尤其是共同考虑时序、空间和时空相关性时的准确性和计算效率问题。提出的STEI-PCN模型通过动态邻接矩阵推理模块和多视角协同预测模块，有效整合了局部和长期特征，提升了预测性能。实验结果表明，该模型在训练和推理速度上具有竞争力，并在大多数评估指标上表现优于或接近当前最先进的模型。
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