【2020顶会IJCAI】利用图卷积网络进行长短期流量预测

  概述： 交通预测是一个经典的时空预测问题，具有许多实际应用，如智能路线规划、动态交通管理和基于位置的智能应用。 由于交通数据的高度非线性和复杂性，近年来深度学习方法引起了人们的极大兴趣。然而，很少有方法能同时满足长期和短期的预测任务。针对现有研究的不足，在这篇论文中，我们提出了一个新的深度学习框架称为长期短期图卷积网络(LSGCN)处理两种流量预测任务。在这个框架中，我们提出了一个新的图注意网

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