双流时空图卷积神经网络

双流时空图卷积神经网络（Dual-stream Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks）是一种用于处理时空数据的深度学习模型。它结合了图卷积神经网络（GCN）和时空卷积神经网络（STCN）的思想，以有效地捕捉时空信息和图结构信息。

双流时空图卷积神经网络主要由两个子网络组成：时空子网络和图子网络。时空子网络用于提取时空特征，它通过卷积操作在时间和空间维度上对输入数据进行特征提取。图子网络用于学习图结构信息，它通过图卷积操作在图上对节点之间的关系进行建模。

具体而言，双流时空图卷积神经网络首先将输入数据表示为一个时空图，其中节点表示数据中的元素（如像素、节点或区域），边表示它们之间的关系。然后，时空子网络将输入数据传入卷积层，对时间和空间维度进行卷积操作以提取特征。图子网络将时空图作为输入，在图上进行图卷积操作以学习节点之间的关系。最后，两个子网络的输出被融合在一起，用于后续的分类、回归或其他任务。

通过将时空信息和图结构信息相结合，双流时空图卷积神经网络能够更好地处理时空数据，并且在视频分析、动作识别、交通预测等领域具有广泛的应用。