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摘要
时空关联挖掘是智能交通领域的关键技术之一。大规模交通网络中的交通流量数据具有高度非线性和复杂特征，故精准地预测交通流量面临巨大挑战。现有方法大多设计2个独立模块来分别捕获交通流量的时间和空间相关性，故无法精准地对流量数据中的复杂时空相关性建模。该文提出一种时空组合图卷积神经网络(STCGCN),以更好地预测交通流量。STCGCN通过构建自适应时空组合图，并提出时空组合图卷积，来有效揭示交通流量数据动态和复杂的时空相关性。在美国加利福尼亚州高速公路流量公开数据集上进行了实验，结果表明STCGCN的预测效果优于11个现有方法。
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