
本文提出了一種新的時空預測模型 W-DSTAGNN,結合小波分解和動態時空圖神經網絡,能夠有效捕捉交通流量數據中的非平穩性、非線性和動態時空依賴關係,並生成可靠的長期預測。


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利用基於小波的時間注意力的時空預測交通流量


本文提出了一種創新的時空定量預測課程學習框架(STQCL)，通過三種專門的課程學習調度器(空間、時間和定量)來簡化訓練過程,並整合所有三種數據類型,展示了STQCL對任何時空模型的適應性。



提升時空定量預測的課程學習：經驗教訓



提出一個簡單有效的時空預測框架 EasyST,透過知識蒸餾和時空上下文學習,實現高效和泛化能力強的時空預測模型。



簡單有效的時空預測框架 - EasyST
