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。
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