传感器建模再思考：层次信息增强的交通预测

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

基于城市化进程，交通预测在智慧城市建设中起到至关重要的作用。本文提出了一种基于传感器依赖建模的层次化信息增强时空预测方法 (HIEST)，通过建立区域依赖和共享时空模式来实现交通预测，并通过扩展实验证明了方法的领先性能。

本文介绍了一种名为MSTFGRN的多时空融合图循环网络，用于交通预测。该网络通过数据驱动的加权邻接矩阵生成方法和双向时空融合操作来学习隐藏的空时依赖关系，并整合全局注意机制来捕获全局时空依赖性。实验结果表明，该方法在四个大规模真实世界交通数据集上实现了最先进的性能。

MSTFGRN 交通预测 传感器 全局注意机制 多时空融合 建模 性能最先进
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