PT-TDGCN: Pre-Trained Trend-Aware Dynamic Graph Convolutional Network for Traffic Flow Prediction
Accurate traffic flow prediction is vital for intelligent transportation systems, yet strong spatiotemporal coupling and multi-scale dynamics make modelling difficult. Existing methods often rely on static adjacency and short input windows, limiting adaptation to time-varying spatial relations and l...
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| Veröffentlicht in: | Sensors (Basel, Switzerland) Jg. 25; H. 21; S. 6709 |
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| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Switzerland
MDPI AG
03.11.2025
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| Schlagworte: | |
| ISSN: | 1424-8220, 1424-8220 |
| Online-Zugang: | Volltext |
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