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DSGNN: 一种用于区域空气质量估计的双视图超网格感知图神经网络
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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
本研究提出了一种基于数据驱动图滤波器的图卷积神经网络模型，用于预测自行车共享网络中车站级别的小时需求。通过比较多种模型，发现GCNNrec-DDGF和GCNNreg-DDGF表现最佳。此外，通过DDGF分析，发现了车站之间的隐藏异质性相关关系。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于数据驱动图滤波器的图卷积神经网络模型。
- 该模型用于预测自行车共享网络中车站级别的小时需求。
- 比较了6种GCNN模型和7种基准模型，发现GCNNrec-DDGF表现最佳。
- GCNNreg-DDGF是第二好的模型。
- 通过DDGF分析，发现车站之间的隐藏异质性相关关系。
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