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SIMBAD 提出抗非周期波动的时空交通预测模型

针对突发事件导致的非周期交通波动，论文提出 SIMBAD 模型，通过自适应调节周期信号权重、按上下文动态调整节点间影响来提升泛化能力。基于简单相似度度量，SIMBAD 在真实基准数据集上优于现有时空图神经网络方法，对未见过的异常交通事件预测更准。