引言    时空神经网络(STGNNs)被广泛应用于交通预测问题中，在STGNNs中每个节点代表一个交通监测站，边表示道路网络。        在动态预测中，物理量x(t)随时间的变化模型是一个黑盒模型，我们要做的事情就是对黑盒模型进行建模。线性自回归方法直接将动态变化规律看

引言        本文主要探讨的问题是：能否以及在多大程度上对时空图模型进行局部化。并且将研究领域集中到ASTGNN上。ASTGNNs通常使用自适应图卷积层对空间依赖性进行建模。通过学习图邻接矩阵来捕获空间依赖性。因此，ASTGNN的局部化是通过邻接矩阵（仅捕获空间依赖性）的稀疏