交通流预测代码复现：提出了一种创新的时间感知结构-语义耦合图网络，旨在解决图学习中的困难问题

[1]我们设计了新的图学习块，能够同时学习图的结构和语义方面，从而捕获图的固有特征

[2]我们还引入了自采样方法，对相关的历史序列进行采样，并构建了一个时间感知图，用于明确地将时间信息纳入图学习，并捕获时间不同的特征

[3]我们还有意生成稀疏图，以捕获节点不同的特征

通过将这三个关键组件有机结合，我们成功地克服了图形不可区分的难题，并在交通预测领域取得了最先进的性能

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