本文介绍了混合时空图卷积网络（H-STGCN）和异质时空图序列网络（HSTGSN）等多种交通预测方法，这些方法通过实时数据和深度学习技术显著提高了交通流量和行程时间的预测准确性，适用于复杂交通环境，具有重要的城市交通管理应用价值。