TrafficGNN Optimized (Spatio-Temporal Model)

Modèle de Graph Neural Network conçu pour la prédiction multi-nœuds du trafic routier.

🏗️ Architecture Technique

  • Temporal Encoder : LSTM local (96 unités) pour chaque jonction.
  • Spatial Aggregator : Couche GCN pour propager les flux entre jonctions.
  • Attention Mechanism : Multi-head Attention (2 têtes) pour les dépendances globales.
  • Output Head : MLP de régression.

⚙️ Hyperparamètres (Optuna Optimized)

  • Learning Rate : 0.004901
  • Dropout : 0.16
  • Weight Decay : 1.125272e-05

📥 Input / Output

  • Input : (Batch, 4, 24, 14)
  • Output : (Batch, 4, 1)
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