为得到准确的交通流量预测结果，本文提出一种动态扩散图卷积的交通流量预测模型。模型利用扩散图卷积模型对不同节点间的空间特征进行学习；通过引入动态邻接矩阵，以确保各节点在各时刻间的特性均得到学习；随后，模型采用门控循环单元，对交通流量数据进行时间特征提取；最后，利用模型层级间残差连接传递较多原始信息并增强模型稳定性。在四个公开数据集上，实验结果能够证明本算法在交通流量预测任务中的有效性。
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