Sep, 2017
时空图卷积网络:用于交通预测的深度学习框架
Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting
Bing Yu, Haoteng Yin, Zhanxing Zhu
TL;DR本文提出一个基于图卷积神经网络(STGCN)的深度学习框架来预测交通领域的时间序列问题,该模型可以更快地训练少量参数,通过建模多尺度交通网络,有效地捕捉了全面的时空相关性,并在各种真实世界的交通数据集上不断超越现有最先进的基线模型。