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基于图神经网络的交通流预测问题研究
摘要：
伴随着当前国内汽车市场不断发展，大规模的车辆保有量必然对交通通行效率带来巨大的影响。如何对整体交通网的流量情况进行精确预测已经成为工业界和研究界共同关注的热门问题。
当前的舆图应用软件，往往只能准确的给出当前的交通状态，对交通态势的预测并不精确。伴随着人工智能技术的不断发展，由于图神经网络可以解决不规则图上节点的特性的优点，越来越受到研究界的普遍关注。而交通网可以很方便的抽象为图，同时利用图神经网络的方法可以很好的提取交通网的时空特性，从而解决交通流中长期预测的问题。
本文调研了图神经网络在交通流预测方向的
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