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基于上下文感知的知识图谱框架在交通速度预测中的应用
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究比较了三种图神经网络在智能交通系统中的应用，发现门控图神经网络（GGNNs）是最有效的选择，具有较低的均方根误差和平均绝对误差。
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关键要点
- 该研究探讨了图神经网络在智能交通系统中的交通预测应用。
- 比较了三种主要的图神经网络体系结构：图卷积网络、图采样和聚集、门控图神经网络。
- 研究结果显示，门控图神经网络（GGNNs）是最有效的选择。
- GGNNs 的均方根误差为 9.15，平均绝对误差为 7.1。
- 图卷积网络（GCNs）的均方根误差为 9.10，平均绝对误差为 8.00。
- GraphSAGE 的均方根误差为 8.3，平均绝对误差为 7.5。
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