traffic-flow-prediction

本文介绍了RiskTraf，一个用于多变量交通流预测的残差学习插件，并提出了一个新的基准PEMSB-3V，通过从速度和占有率数据中外推风险来提高预测精度。

本文提出结构引导的时空注意力图神经网络（SGSAN），通过显式建模结构依赖关系来改进交通流预测，以获得更好的可解释性和最先进的准确性。