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本文对六种生成式深度学习模型进行了基准评估，用于根据PM2.5和气象数据临近预报气溶胶粒径分布。结果发现，物理引导的流匹配表现最佳，引入简化的一般动力学方程约束后，训练站点的连续排序概率评分（CRPS）降低了5.5–11.5%。

该论文提出 GCRN+（图卷积循环网络），利用稀疏固定传感器（仅覆盖 15.6% 路段）结合历史探针车数据监督，在达拉斯-沃思堡高速网络上实现全网当前及未来一小时车速的估计与预测，性能显著优于历史均值及 STID、STAEformer 等基线模型。