短时与长时特征双路径建模
通过双路径时间补丁卷积与数据驱动交通模式库，动态融合多时间尺度特征，有效提升复杂交通流预测的精度与稳定性。
Zhong, Lihong · Bin, Wang · Tian, Zhao · Koketsu Rodrigues, Tiago · Liu, Wei · She, Wei
IEEE Internet of Things Journal 2025
双路径 Time-Patch Convolution 分别捕捉短时波动和长时周期，提升多时间尺度动态特征提取能力。
数据驱动的交通模式库生成动态邻接矩阵，并与静态拓扑融合，捕捉局部和全局空间相关性。
交叉门控机制自适应调整短长时信息贡献，增强时空信息交互，适应不同时间尺度。
在四个真实数据集上超越现有最优基线，预测精度和稳定性更高。