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重新思考城市交通预测：一个超多元时间序列预测方法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种面向多变量时间序列数据的图神经网络框架，通过图学习模块提取变量之间的关系，利用混合传递和膨胀创新层捕捉时间序列中的相关性。实验结果表明，该模型在基准数据集上优于现有方法，并在提供额外结构信息的交通数据集上表现相当。
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关键要点
- 该研究提出了一种面向多变量时间序列数据的图神经网络框架。
- 采用图学习模块提取自动生成的变量之间的关系。
- 运用混合传递和膨胀创新层捕捉时间序列中的空间和时间相关性。
- 这些模块在一个端对端框架中联合学习。
- 实验结果表明，该模型在3个基准数据集上优于现有最先进方法。
- 在提供额外结构信息的两个交通数据集上，该模型表现与其他方法相当。
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