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优化豪华汽车经销商网络：基于图神经网络的选址方法
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究比较了三种图神经网络在智能交通系统中的应用，发现门控图神经网络（GGNNs）是最有效的选择，具有较低的均方根误差和平均绝对误差。
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关键要点
- 该研究探讨了图神经网络在智能交通系统中的交通预测应用。
- 比较了三种主要的GNN体系结构：图卷积网络、图采样和聚集、门控图神经网络。
- 研究结果显示，门控图神经网络（GGNNs）是最有效的选择。
- GGNNs的均方根误差为9.15，平均绝对误差为7.1。
- 图卷积网络（GCNs）的均方根误差为9.10，平均绝对误差为8.00。
- GraphSAGE的均方根误差为8.3，平均绝对误差为7.5。
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