基于图神经网络的交通流量预测方法研究

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摘 要：文章提出了一种新型的交通运输流预测方法。 首先，提出了一个基于时间空间特征的交通流预测模型，其中道路交通流的空间特性的提取是使用图形卷积网络（GCN）进行的。其次，通过一个简单而强大的可变触发周期单元GRU来实现一种随时序改变的道路网络；在此基础上，利用sequence-to-sequence模型对道路各个阶段的时间序列进行了评估，并利用该模式来获取最终的预测结果。（剩余9913字）

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