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DST-GTN：动态时空图转换网络用于交通预测
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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
本文提出了一种新的空间-时间变换网络的范例，用于改善长期交通预测的准确性。该模型使用图神经网络和自注意机制来建模交通数据中的有向空间相关性，并利用长程双向时间依赖性。实验证明，该模型在预测交通流量方面的性能优于现有工作。
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关键要点
- 提出了一种新的空间-时间变换网络的范例
- 该模型旨在改善长期交通预测的准确性
- 使用图神经网络和自注意机制建模交通数据中的有向空间相关性
- 利用跨多个时间步骤的长程双向时间依赖性
- 实验证明该模型在预测交通流量方面优于现有工作
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