提出统一时空交通预测框架UniST-Pred

UniST-Pred 是一个统一时空交通预测框架，先将时间建模与空间表征学习解耦，再通过自适应表征级融合将两者整合。研究基于 MATSim 微观交通模拟器构建数据集，在严重网络断连场景下评估其鲁棒性，并在标准交通预测数据集上取得与现有成熟模型相当的竞争性表现，同时保持轻量设计。源代码与生成数据集已公开。

摘自 arXiv cs.AI

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。