ATR上的一篇基于时空建模的动态图卷积网络进行旅游需求预测的论文，方法dynamic spatial-temporal convolutional network (DSTCN)
标题：Tourism forecasting: A dynamic spatiotemporal model
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主要内容就是：我觉得这属于应用了DSTCN方法到旅游需求预测领域，基于时空动态的卷积网络预测的论文挺多的，这篇文章采用的数据集有24个欧洲国家的月度入境数据和32个北京景区的15分钟数据进行预测
评价方法采用了：
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MASE模型就是与naive进行对比，这里的公式是跟季节性naive进行对比。
研究最后还进行了Diebold-Mariano（DM）测试
目前关于预测的文章，性能评价最后都需要做DM检验，下面附上一个关于DM代码的gitcode网址：
https://gitcode.com/gh_mirrors/di/Diebold-Mariano-Test/overview?utm_source=artical_gitcode&index=top&type=card&webUrl&isLogin=1
GitHub网址：
https://github.com/johntwk/Diebold-Mariano-Test
安装的指南：
https://blog.csdn.net/gitblog_00702/article/details/141344296
