Noticias sobre CASTANET

CASTANET integra explícitamente eventos de tráfico en la red de gráficos espaciotemporales y utiliza entrenamiento adversario para modelar el impacto heterogéneo de los eventos. En comparación con métodos de aprendizaje profundo anteriores que solo optimizaban predicciones periódicas, este trabajo combina percepción causal y mecanismos adversarios para la predicción de congestión ocasional por primera vez, llenando las brechas de predicción causadas por la escasez de eventos y la desviación espaciotemporal.