P6 机器学习预测 / Machine-Learning Forecasting

研究问题：从大量城市特征中学习非线性关系，并检验其跨时空泛化。

1. 历史站点需求及邻接关系
2. 按时间划分训练与测试
3. 下一时段需求地图
4. 与朴素基准比较。

方法边界：高分数不保证转移到另一城市；若模型使用了预测时不可获得的信息，就发生信息泄漏。

画面和数值均为可重现的合成教学示意，不是原研究的数据或结果复现。