2026年3月04日

基于道路网络预测的智能交通：融合因果结构与自适应多图卷积的深度模型

交通状态具有显著时空依赖与复杂因果机制，传统模型多依赖拓扑结构，忽视隐式因果关系且缺乏不确定性评估。本文提出因果感知时空多图卷积网络（CASTMGCN），融合动态因果学习、多图卷积与保序可信预测，在提升精度的同时提供具统计保证的置信区间。