Spatial–Temporal Similarity Fusion Graph Adversarial Convolutional Networks for traffic flow forecasting

Traffic flow forecasting is integral to the advancement of intelligent transportation systems and the development of smart cities. This paper introduces a novel model, the Spatial–Temporal Similarity Fusion Graphs Adversarial Convolutional Networks (STSF-GACN), which leverages advanced data preproce...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Journal of the Franklin Institute Jg. 361; H. 17; S. 107299
Hauptverfasser:	Wang, Bin, Long, Zhendan, Sheng, Jinfang, Zhong, Qiang
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier Inc 01.11.2024
Schlagworte:	Graph Convolutional Neural Network Similarity measure Traffic flow forecasting Similarity measure Traffic flow forecasting Graph Convolutional Neural Network
ISSN:	0016-0032
Online-Zugang:	Volltext
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