多通道注意力赋能时空图卷积神经网络：模型解析与多元应用.docx

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2025-11-24 发布于上海
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多通道注意力赋能时空图卷积神经网络：模型解析与多元应用

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，时空数据广泛存在于各个领域，如交通、气象、金融、社交网络等。这些数据不仅包含了空间位置信息，还蕴含着随时间变化的动态特征，对其进行有效的处理和分析，对于理解复杂系统的运行机制、预测未来趋势以及做出科学决策具有至关重要的意义。例如，在交通领域，通过对交通流量的时空数据进行分析，可以优化交通信号灯的配时，缓解交通拥堵；在气象领域，对气象数据的时空分析能够提高天气预报的准确性，为防灾减灾提供有力支持。

时空图卷积神经网络（Spatio-TemporalGraphConvolutiona