给出图神经网络关于时空图的模型

时空图神经网络（STGNN）是一种基于图神经网络的模型，用于处理时空图数据。以下是一种常见的STGNN模型：

1. 输入层：输入是一个时空图，其中每个节点表示一个空间位置和一个时间点。每个节点还可能有与之相关的特征向量。

2. 时空卷积层：对输入进行时空卷积，将每个节点的特征向量与其周围节点的特征向量进行卷积，以考虑邻近节点的信息。时空卷积操作包括时间维度上的卷积和空间维度上的卷积。

3. 池化层：将得到的节点特征映射到一个全局特征表示，以便后续任务的处理。

4. 全连接层：将全局特征映射到目标变量上，例如预测未来的交通状况、气象变化等。

5. 输出层：输出模型的预测结果。

STGNN模型可以通过增加或减少卷积层、池化层、全连接层等来调整模型复杂度和性能。此外，还可以使用不同类型的卷积操作和激活函数，以适应不同的时空图数据。