本研究提出了多种图神经网络模型用于空气质量预测，包括GAGNN、MasterGNN和EGAT等。这些模型利用时空自相关性和动态信息传递，提高了预测的准确性。实验结果表明，这些模型在空气质量预测方面优于现有方法。
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