本研究提出了多种基于神经常微分方程的模型，如多关系图卷积网络和图神经随机微分方程，旨在提高时间序列预测的准确性和效率。实验结果表明，这些模型在多个基准数据集上表现优越，能够有效捕捉时空动态和处理不规则数据。
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