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交通流量的复杂性和长范围时空相关性是难点

由于道路网络的复杂时空依赖性，导致获得高准确度的交通预测难。所以这篇文章提出了DSTAGNN解决这些问题。1.由于历史数据携带道路网络的内在动态信息，利用动态感知图取代卷积中的预定义图2.构建新图神经网络，包括利用改进的多头注意力机制标识节点之间的相关性；利用多尺度门控卷积实现从多感受野特征获得大范围（wide range of dynamic temporal dependency）的动态时间依赖。