智能交通系统是智慧城市的重要组成部分，而交通流量预测在智能交通系统中起着重要作用。城市中的交通流量可以分为： 1）区域流量（节点流量），即一个区域的总流入和流出流量； 2）转移流量（边缘流量），即区域之间的转移流量。 智能交通系统中的两种流量对于交通管理至关重要。然而，目前大多数交通流量预测研究仅关注区域流量预测，而忽略了交通流量预测。转移流量预测也是一个具有挑战性的问题： 1）转移流量数据同区域流量数据具有相同的复杂时空依赖性： 2）由于节点对数量众多，区域之间的转移流随时间的变化比区域流大得多； 3）转移流量数据具有稀疏性。本次报告主要介绍一种用于预测转移流量的时空网络。
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