精度与可解释性兼具
通过变分自动编码器推断列车交互，并以异质图神经网络解码，该模型在无需预定义关系图的情况下实现了高精度预测并揭示晚点传播机理。
李忠灿 · 董炜 · 吉吟东 · Luo, Jie · 黄平
Transportation Research, Part C: Emerging Technologies 2026
无需预定义关系图即可从历史数据中学习列车间交互，更准确地捕捉关键交互。
相对基线模型预测准确率提升约8%，为调度员提供可靠决策基础。
在保持高精度的同时揭示晚点演化中各要素的交互关系，支撑恢复时间分配。