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| # 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)` | |