提出了一个新的时空GNN框架STGNN,该框架专门用于建模具有复杂拓扑和时间依赖性的系列数据 问题描述 每一个交通流网络可以被定义为G = (V, E),其中 V=v1,...,vN ,是包含N个交通传感器节点(一段路经常会有多个传感器节点),然后E则代表连接这些节点的边。adjacency matrix定义为 A∈RN×N,如果不联通的话就是...
《Traffic Flow Prediction via Spatial Temporal Graph Neural Network》一文，在WWW 2020会议上发表，旨在通过时空图神经网络预测交通流。文章创新点在于引入空间时间图神经网络（S-T GNN）对交通网络进行编码。交通网络被定义为G = (V, E)，V代表N个交通传感器节点，E代表节点间的连接。通过邻接矩阵A...
【最适合GNN初学者的研究方向】博导3小时就带我搞懂交通流量预测论文解读及代码实现!STGNN时空图卷积网络模型及其在交通流量预测上的应用共计7条视频,包括:[转]STGNN时空图卷积网络模型及其在交通流量预测上的应用、交通流量预测ASTGCN代码讲解 1 数据集介绍 + prepareDa
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