提出了一个用于交通流量预测的增量学习方法，通过设计一种空间自注意模块和时间自注意模块，同时利用空间 - 时间图转换器捕捉交通流量数据中的空间和时间依赖关系，并通过空间 - 时间知识蒸馏模块进行增量学习。

Oct, 2023

本文提出了一种新的空间 - 时间变换网络的范例来改善长期交通预测的准确性，其中使用图神经网络和自注意机制来动态建模交通数据中的有向空间相关性，并利用跨多个时间步骤的长程双向时间依赖性。实验证明，该模型在 Real-world 数据集上预测交通流量方面的性能要好于现有工作。

Jan, 2020

本研究提出了一种基于空间 - 时间动态图关系学习模型的城市地铁流量预测方法，在北京、上海、重庆和杭州的城市地铁数据上进行了大量实验，并在城市地铁流量预测中优于其他 11 种基线方法。

Apr, 2022

本文提出了一种基于图的多步城市乘客需求预测模型，使用层次图卷积结构同时捕捉空间和时间相关性，结果表明该模型在三个真实数据集上表现出色。

May, 2019

ST-TIS 提出一种基于 Transformer 的轻量级交通预测方法，结合信息融合和区域采样技术，能够高效地处理区域之间动态的空间和时间依赖关系，相对于现有方法，能够实现更高的预测精度和更快的离线训练速度。

Dec, 2021

该论文提出了一种基于自适应图形时空网络和 Transformer 的交叉空间时间注意力机制，在流量预测上的实验结果表明其具有更优秀的性能。

Jul, 2022

该论文提出了一种可解释的框架 ST-ExpertNet，基于 MoE 训练了一组功能专家，以应对在城市的不同流量模式。作者在北京和纽约的真实出租车和自行车数据集上进行了实验，结果表明该框架在可解释性和表现方面都卓越于其他网络结构。

May, 2022

本文提出了一种多层多视图增强时空 Transformer（LVSTformer）用于交通预测，该模型旨在从局部地理、全局语义和关键节点三个不同层次捕获空间依赖性，同时还具备长期和短期的时间依赖性，通过结合三种空间增强视图与三个并行空间自注意机制，模型可以全面捕获不同层次的空间依赖性，并且采用门控时间自注意机制有效捕捉长期和短期的时间依赖性。此外，在两个时空层之间引入了时空上下文广播模块，以确保注意力分配的均匀分布，缓解过拟合和信息损失，增强模型的泛化能力和鲁棒性。通过在六个知名交通基准上进行全面的实验，实验结果表明 LVSTformer 相比竞争基线模型实现了最先进的性能，最大改进幅度达到了 4.32%。

Jun, 2024

通过时空深度学习方法，提出了一个用于高速公路上每日交通流量预测的新方法，该方法通过数据归一化策略解决了网络全域收费站交通流量的数据不平衡问题，并基于图卷积网络构建了不同语义的网络来捕捉时空特征，同时利用气象和日历特征在全连接阶段提取交通流量的外部特征，经过大量实验证明该方法较基准模型在预测准确性方面有明显提升，并在商业领域带来实际效益。

Aug, 2023

提出了一个多通道时空变换模型用于交通流量预测，通过融合来自不同通道的交通数据结果，改善了预测准确性。该模型使用图卷积网络从每个通道提取空间特征，并使用基于变换器的体系结构捕捉通道之间的时间依赖性。在六个真实数据集上的实验证明，引入多通道机制到时间模型中提高了性能，并且在准确性方面优于现有模型。

May, 2024