ICST-DNET：基于因果时空扩散网络的交通速度预测

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

交通速度预测对智能导航和缓解拥堵至关重要。本文提出了一种名为 ICST-DNET 的新型交通速度预测架构，综合考虑了交通扩散、交通数据解释性不好、交通速度波动等因素。经过广泛实验验证，ICST-DNET 表现优于现有基线，具有更高的预测准确性、解释因果关系的能力和适应不同场景的能力。

DeepTransport是一种利用卷积神经网络和循环神经网络获取传输网络拓扑内时空交通信息的端到端框架，引入注意力机制对齐空间和时间信息。相对于传统的统计方法和最先进的深度学习方法，该方法在时空领域捕捉了复杂的关系并取得了显著的性能提升。

DeepTransport 卷积神经网络 循环神经网络 时空交通信息 端到端框架
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