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基于深度学习的多元时间序列群体因果推断

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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，通过图学习模块提取变量之间的关系，并利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，并在提供额外结构信息的交通数据集上表现相当。

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标签

关系提取 图神经网络 多变量时间序列数据 深度学习 混合传递 膨胀创新层
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