本文旨在理解全局性和局部性在基于图的时空预测中的相互作用，并同时提出了一种方法论框架来合理化在这些结构中包含可训练节点嵌入的实践，通过在多个实验中提供强有力的经验证据和指导，我们论证了如何将图形模型专业化以适应每个时间序列的规律，展示了这个方面在获得准确预测中的关键作用。

Feb, 2023

本文研究了机器学习在交通预测模型中的漏洞，提出了一个实用的敌对空间时间攻击框架，该框架通过迭代渐变引导节点显著性方法来识别受害节点的时间相关集，进而设计一种空间时间渐变下降算法来生成有实值的敌对交通状态，并在两个实际数据集上进行了广泛的实验。结果表明，该攻击框架达到了各种先进空间时间预测模型高达 67.8% 的性能降级，同时展示了在我们提议的攻击训练下的算法的鲁棒性的显著提高。

Oct, 2022

提出了一个通用的时空数据建模、分析和预测框架，重点关注空间和时间都稀疏的数据。该框架由自激励点过程和图结构循环神经网络两个组成部分无缝耦合，并实现了更精准的实时预测，针对犯罪和交通预测具有良好的效果。

Apr, 2018

智能交通系统中，精确的交通预测是一项重要挑战。本研究提出了一种名为时空自适应嵌入的新型组件，可以通过使用传统的 Transformer 模型取得出色的结果，该模型在五个实际交通预测数据集上实现了最先进的性能，进一步实验证明时空自适应嵌入在交通预测中起着关键作用。

Aug, 2023

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

本研究提出了以循环神经网络为基础的动态时空模型，用于预测具有时空依赖的空间过程的时间序列，通过结构化的潜在动态组件学习这些依赖关系，从而预测观测结果，模型经过多种预测问题的评估和比较，被证明能够从中提取出相关的空间关系。

Apr, 2018

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

本文提出了一种基于 hypernetworks 的通用框架 HyperST-Net，用于深度学习的空间 - 时间数据，包括空间模块、时间模块和推理模块，通过在神经网络中设计不同类型的 HyperST 层，本文将其应用于三种不同的真实世界任务，并取得了显著的改进。

Sep, 2018

提出机器学习方法用于交通预测时的防御措施，包括加强动态防御能力和降低模型过拟合；在真实交通数据集上验证其优于其他基线模型的表现，并有效地提高交通预测模型的防御能力。

Jun, 2023

本文研究多图神经网络在长期时空预测中的应用，提出了一种新的动态多图融合模块来描述不同图之间的节点相关性，并引入可训练权重张量来指示不同图中每个节点的重要性。实验证明，我们的方法在长期时空预测任务中显著提高了现有图神经网络模型的性能。

Apr, 2022