免预定义图高精度预测
通过时间卷积自动学习变量间潜在依赖关系，无需预定义邻接矩阵，即可协同捕获时空依赖以提升多元时间序列预测精度。
Tianyang, Lei · Li, Jichao · 杨克巍 · Chang, Gong
Engineering Applications of Artificial Intelligence 2025
通过时间卷积自动学习变量间潜在依赖关系，避免了依赖先验知识构建图结构的负担。
集成LSTM与图神经网络，协同捕获时间与空间依赖，提升预测精度。
引入拉普拉斯锐化技术，缓解图神经网络层数增加时的过平滑问题，保持特征区分度。
在六个真实世界数据集上进行了广泛实验，结果表明有效提升预测精度。