《Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting》

摘要：及時準確的交通預測對於城市交通控制與指導至關重要。由於交通流量的非線性和複雜性，傳統方法滿足不了中長期預測任務的條件且經常忽略時間相關性和空間相關性。在本文中，我們提出了一個深度學習框架Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks (STGCN) 以解決交通領域中的時間序列預測問題。我們沒有使用普通的卷積單元和循環單元，而是將交通網絡定義爲圖的形式

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