本文提出了一种新的空间-时间变换网络的范例，用于改善长期交通预测的准确性。该模型使用图神经网络和自注意机制来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。实验证明，该模型在预测交通流量方面的性能优于现有工作。

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。