本研究探讨了基于分解的深度集成学习在交通流量预测中的应用，解决了深度学习过拟合的问题。实验结果表明，该方法在预测性能上优于直接使用原始时间序列数据，并对聚合策略和预测时域表现出敏感性。

本文介绍了连续深度图神经网络（GNN）及其与图神经常微分方程（GDEs）的关系，强调了GDEs在静态和动态设置中的计算优势。研究提出了图神经随机微分方程（Graph Neural SDEs）和基于加法普通微分方程的非参数建模方法，展示了在高维数据集上的优越表现。此外，STG-NRDE方法结合了神经网络和图卷积网络，优化了交通流量预测的准确性。

本研究提出了多种图卷积网络模型，应用于图分类、脑电波诊断和交通流量预测等领域。实验结果表明，这些模型在准确性和效率上优于传统方法，推动了神经疾病和交通预测的发展。

本文介绍了多种基于图神经网络的时空数据建模与预测方法，包括随机循环神经网络、联邦模型和因果生成神经网络，旨在提高交通流量预测及其他时序数据分析的准确性与效率。这些方法在处理不确定性和复杂数据结构方面表现优异。

本文介绍了一种混合多模态深度学习方法用于短期交通流量预测，结合注意力机制和CNN-GRU模块，能够有效处理复杂的城市交通流预测问题。研究提出了TrafficTL和Traffic Transformer模型，利用跨城市数据和多头机制提高预测精度。此外，还探讨了生成模型与交通系统文本结合的应用，提出了ChatTraffic模型，能够从文本生成真实交通情况。

本文介绍了一种结合CNN和LSTM的深度学习架构，用于交通流量预测，实验结果显示其显著优势。同时，研究探讨了基于CNN和RNN的城市洪水预测方法，结合空间和时间特征，实现了高精度预测。

本文介绍了多种基于深度学习和图神经网络的交通流量预测模型，如ODformer、ODGN和GRAM-ODE。这些模型通过捕捉空间和时间依赖关系，显著提高了OD需求矩阵的预测能力，并在多个真实数据集上验证了其优越性。

本文探讨了多种递归神经网络（RNN）架构在交通流量预测和时间序列分析中的应用。研究表明，统计循环单元（SRU）和门控循环单元（GRU）在性能上优于传统的长短时记忆（LSTM）网络。新提出的Fusion-GRU网络在复杂交通场景中表现出色，能够有效预测交通参与者的未来位置。此外，相关递归单元（CRU）和SLi-GRU结构在时间序列预测和语音识别任务中也显示出显著的性能提升。

本文介绍了一种基于变压器的变化检测方法，利用混洗的稀疏注意力操作和特征融合模块，提升了语义变化的捕捉能力。同时，研究还提出了多种基于变压器的交通流量预测模型，展现了其在准确性和鲁棒性方面的优越性能。