用于交通数据预测的深度时空3维卷积神经网络

交通数据存在以下三个特性：
空间相关性：相邻区域的交通数据具有一定的相关性
时间相关性：相邻时间的交通数据具有一定的相关性
异质性：不同地区和时间相关性的贡献并不相同

ST-3DNet，用来解决时空网格数据预测问题。ST-3DNet结合了3维卷积和残差单元，提出了一种再校准模块来描述空间维度上相关性的不同贡献，并结合局部和长期的时间模式来达到较好的效果。

数据为栅格型交通数据，即同一位置一段时间的多个快照作为不同通道

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