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图神经网络和时间序列作为定向图的质量识别

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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，采用图学习模块提取变量之间的关系，同时运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表现优异，并在两个交通数据集上实现了与其他方法相当的性能。

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标签

图学习模块 图神经网络 多变量时间序列 混合传递 神经网络 膨胀创新层
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