本文介绍了多种新型交通预测模型，如空间-时间变换网络、时空神经网络和交通变换器。这些模型利用图神经网络、自注意机制和多头机制等技术，显著提升了交通流量预测的准确性和效率，尤其在真实数据集上表现优于现有方法，具有广泛的应用潜力。

该文介绍了一种新的空间-时间变换网络，利用图神经网络和自注意机制动态建模交通数据中的有向空间相关性，并利用长程双向时间依赖性来改善长期交通预测的准确性。实验结果表明，该模型在预测交通流量方面的性能要好于现有工作。