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RESEARCH · CL_79600 · Jun 8 · 14:23

研究发现更简单的STGCN模型更适合交通预测

一项新的arXiv研究调查了时空图卷积网络（STGCN）在交通预测中的架构深度。研究人员发现，单块STGCN架构通常在短期预测中表现最佳，在长期预测中性能下降幅度很小。标准的双块变体显著增加了延迟并降低了吞吐量，表明它可能对于智能交通系统的许多应用来说参数过多。