本文介绍了多种基于图神经网络的交通预测方法，如动态扩散变分图神经网络（DVGNN）、ICST-DNET和STExplainer。这些方法在时序数据集上展现了优越的预测准确性和可解释性，有效应对交通数据的复杂性和不确定性，提升了智能导航和交通管理能力。