基于时空图卷积网络的交通预测的设计与实现的国内外研究现状及存在的问题

国内研究现状 在国内，基于时空图卷积网络的交通预测研究还处于起步阶段。近年来，一些学者开始关注这一领域，并尝试应用时空图卷积网络对交通流量、速度等进行预测。例如，张明等人提出了一种基于图卷积神经网络的城市交通流量预测方法，利用历史交通流量数据构建交通网络图，然后使用图卷积神经网络对交通流量进行预测。另外，王建峰等人提出了一种基于交通网络流量的时空图卷积神经网络模型，利用交通网络的拓扑结构和历史流量数据进行预测。

国外研究现状 在国外，基于时空图卷积网络的交通预测研究已经有了一定的发展。一些学者提出了一些先进的方法，如基于图卷积神经网络的交通流量预测模型、基于时空图卷积神经网络的城市交通预测模型等。例如，Li等人提出了一种基于时空图卷积神经网络的城市交通预测模型，利用城市道路网络的拓扑结构和历史交通数据，预测未来的交通流量。另外，Wu等人提出了一种基于图卷积神经网络的交通流量预测模型，利用历史交通流量数据构建交通网络图，并应用图卷积神经网络进行预测。

存在的问题 目前，基于时空图卷积网络的交通预测研究还存在一些问题。首先，由于交通数据的复杂性，如何选择合适的特征表示数据，是一个重要的问题。其次，现有的研究主要关注交通流量预测，对于其他交通指标的预测研究还不够充分。此外，如何提高模型的预测精度和泛化能力也是当前研究的难点之一。