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高效易解释的多时间序列非线性建模

💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。

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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优于现有方法，并在两个交通数据集上实现了相当的性能。

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