Table 4 Prediction performance of different models on METR-LA dataset.
Models | 15 min | 30 min | 60 min | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
MAE | RMSE | MAPE (%) | MAE | RMSE | MAPE (%) | MAE | RMSE | MAPE (%) | |
HA | 4.16 | 7.80 | 13.00 | 4.16 | 7.80 | 13.00 | 4.16 | 7.80 | 13.00 |
VAR | 4.42 | 7.89 | 10.20 | 5.41 | 9.13 | 12.7 | 6.52 | 10.11 | 15.80 |
SVR | 3.99 | 8.45 | 9.30 | 5.05 | 10.87 | 12.10 | 6.72 | 13.76 | 16.70 |
ARIMA | 3.99 | 8.21 | 9.60 | 5.15 | 10.45 | 12.70 | 6.90 | 13.23 | 17.40 |
FC-LSTM | 3.44 | 6.30 | 9.60 | 3.77 | 7.23 | 10.90 | 4.37 | 8.69 | 13.20 |
DCRNN | 2.77 | 5.38 | 7.30 | 3.15 | 6.45 | 8.80 | 3.60 | 7.59 | 10.50 |
STGCN | 2.88 | 5.74 | 7.62 | 3.47 | 7.24 | 9.57 | 4.59 | 9.40 | 12.70 |
ASTGCN | 4.86 | 9.27 | 9.21 | 5.43 | 10.61 | 10.13 | 6.51 | 12.52 | 11.64 |
STSGCN | 3.31 | 7.62 | 8.06 | 4.13 | 9.77 | 10.29 | 5.06 | 11.66 | 12.91 |
TGC-GRU | 5.25 | 8.56 | 12.45 | 5.99 | 10.37 | 14.18 | 7.32 | 13.47 | 17.11 |
DMSTGCN | 2.85 | 5.54 | 7.54 | 3.26 | 6.56 | 9.19 | 3.72 | 7.55 | 10.96 |
AGCRN | 3.35 | 7.72 | 8.38 | 4.05 | 9.58 | 10.25 | 4.97 | 11.74 | 12.62 |
ST-MetaNet | 2.69 | 5.17 | 6.91 | 3.10 | 6.28 | 8.57 | 3.59 | 7.52 | 10.63 |
Graph WaveNet | 2.69 | 5.15 | 6.90 | 3.07 | 6.22 | 8.37 | 3.53 | 7.37 | 10.01 |
MRes-RGNN | 2.80 | 5.42 | 7.36 | 3.12 | 6.45 | 8.62 | 3.66 | 7.67 | 10.52 |
Z-GCNETs | 3.23 | 7.48 | 7.87 | 3.93 | 9.40 | 9.75 | 4.83 | 11.57 | 12.04 |
DSTAGNN | 3.76 | 9.52 | 8.65 | 4.78 | 11.96 | 10.54 | 6.12 | 14.93 | 13.03 |
Trafformer | 2.79 | 5.36 | 7.28 | 3.15 | 6.37 | 8.87 | 3.66 | 7.43 | 10.05 |
FedAGAT | 2.70 | 5.28 | 7.02 | 3.06 | 6.27 | 8.35 | 3.45 | 7.28 | 9.88 |
LEISN-ED | 2.77 | 5.29 | 7.18 | 3.13 | 6.33 | 8.48 | 3.52 | 7.40 | 9.97 |
PGCN-STSA | 2.67 | 5.13 | 7.20 | 3.02 | 6.10 | 8.53 | 3.47 | 7.16 | 10.03 |
