论文笔记——扩散卷积循环神经网络进行交通预测
这是在ICLR 2018学术会议上发表的文章，其研究课题为交通网络的时空预测。 1.交通网络预测的具体问题描述如下： 在给定交通路网中有N个传感器实时监控该点的交通状况；根据其拓扑关系交通网络可表为一个含N个顶点的带权有向图G=(V,E,W) W为N*N的带权邻接矩阵，权值为顶点间的“接近程度”。假设每个顶点所记录的交通状况可用一个P维的向量表示，那么整个路网在某一时刻的状况就可用一个N*P的矩阵
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