В статье рассматривается проблема прогнозирования дорожного движения в городских агломерациях с использованием Больших Данных (Big Data) и моделей машинного обучения (ML). Формулируется постановка задачи как пространственно-временного прогнозирования. Проводится сравнительный анализ моделей, включая традиционные методы и архитектуры глубокого обучения (LSTM, GNN), на реальных ...