Neues Graph-Attention-Netzwerk STGAtt verbessert Verkehrsprognosen drastisch
Ein brandneues Deep‑Learning-Modell namens Spatial‑Temporal Unified Graph Attention Network (STGAtt) verspricht, die Genauigkeit von Verkehrsflussprognosen erheblich zu steigern. Durch die Kombination einer einheitlichen Graph‑Repräsentation mit einem Attention‑Mechanismus kann STGAtt komplexe räumlich‑zeitliche Abhängigkeiten direkt erfassen, ohne separate Module für Raum und Zeit zu benötigen.
