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DG-STMTL：一种用于多任务时空交通预测的新型图卷积网络
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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
本研究提出了一种新的多任务学习框架DG-STMTL，用于智能交通系统中的时空交通预测，克服了传统方法的不足。实验结果显示，该框架在预测精度和稳健性方面优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的多任务学习框架DG-STMTL。
- DG-STMTL用于智能交通系统中的时空交通预测。
- 该框架解决了传统方法在建模复杂时空依赖性和动态数据适应方面的不足。
- 框架结合静态和动态邻接矩阵，通过任务特定的门控机制改善预测精度。
- 实验结果显示DG-STMTL在预测精度和稳健性方面优于现有方法。
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