本研究提出了DeepStateGNN模型，旨在解决传统图神经网络在交通数据分析中的局限性。通过传感器聚类，该模型提高了可扩展性和训练速度。实验结果表明，DeepStateGNN在交通预测和重构准确性方面优于其他方法。