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Small Graph Is All You Need: DeepStateGNN for Scalable Traffic Forecasting

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内容提要

本研究提出了一种新型图神经网络模型DeepStateGNN，旨在克服传统GNN在交通数据分析中的局限性。通过将传感器聚类为更高层次的图节点，DeepStateGNN提高了可扩展性和训练速度。实验结果表明，该模型在交通预测和重构的准确性上优于其他方法，具有显著的应用潜力。

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标签

DeepStateGNN graph 交通数据 图神经网络 重构 预测
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