道路交通事故预测中的复现失败与平凡基线

研究复现了不确定性感知图神经网络在伦敦三区道路事故预测中的11项设计决策，仅4项在第二区复现成功，7项失败且4项符号反转。多种子评估显示参考架构在各区种子波动高达35.7点。在匹配历史深度下，所提模型与按累计历史事故数排序的无参数基线统计不可区分（-0.90点，p=0.61），而参考架构在18个保留窗口中全部败于基线（-17.37点，p<10⁻⁶）。