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<h1>Neues Modell verbessert Verkehrsprognosen durch Einbeziehung von Unfällen</h1> <p>In den letzten Jahren haben sich tiefenlernende Graph-Neural-Network-Methoden zu einem zentralen Werkzeug für die Verkehrsprognose entwickelt. Dabei konzentrieren sich die meisten Ansätze ausschließlich auf die Analyse von historischen Verkehrsströmen, vernachlässigen jedoch die erheblichen Störungen, die plötzlich auftretende Ereignisse wie Unfälle oder schlechtes Wetter verursachen.</p> <p>Um dieses Problem zu lösen, ste

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