BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-12-23T00:00:00Z STAHGNet: Efficient Modeling of Hybrid-grained Heterogeneous Dependencies for Traffic Prediction 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究提出了STAHGNet框架，旨在解决交通流预测中的混合粒度演变问题。通过混合图注意模块和粗粒度时间图生成器，STAHGNet显著提升了预测性能和计算效率，节省了四倍以上的空间资源。 🏷️ 标签 STAHGNet 交通流预测 图注意模块 混合粒度 计算效率 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
