神经网络论文期末作业（包括原文，翻译，文献解读，代码复现）
神经网络期末作业（包括原文，翻译，文献解读，代码复现）
可以当作课程论文。
时空图卷积网络：一个用于交通预测的深度学习框架
摘要
及时准确的交通预测是城市交通控制和诱导的关键。由于交通流的高度非线性和复杂性，传统的预测方法不能满足中长期预测任务的要求，往往忽略了空间和时间的相关性。本文提出了一种新的深度学习框架时空图卷积网络（STGCN）来解决交通领域的时间序列预测问题。我们不使用正则卷积和递归单元，而是在图上构造问题，并建立具有完全卷积结构的模型，实验表明，该模型通过对多尺度交通网络的建模，有效地捕获了复杂的时空相关性，在各种真实交通数据集上的性能均优于现有的方法。
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