结合注意力机制与动态时空卷积模型的车辆流量预测方法

    公开(公告)号:CN114299728B

    公开(公告)日:2023-04-21

    申请号:CN202111680770.1

    申请日:2021-12-29

    Abstract: 本发明涉及一种结合注意力机制与动态时空卷积模型的车辆流量预测方法,针对现有模型无法有效利用道路间车流量转移关系的问题,提出了道路级流量转移嵌入模块,学习到道路间的流量转移时间序列的张量表示;针对现有方法无法捕获动态变化的空间依赖的问题,提出了动态空间注意力模块,用于计算动态变化的空间依赖矩阵;针对现有模型无法有效对时序重要性有效建模的问题,提出了动态时间注意力模块,用于计算时序注意力权重。通过上述组件,本模型可以有效利用道路流量转移数据、捕获道路间动态变化的时空依赖关系,从而提高道路电动自行车流量预测的准确性。

    结合注意力机制与动态时空卷积模型的车辆流量预测方法

    公开(公告)号:CN114299728A

    公开(公告)日:2022-04-08

    申请号:CN202111680770.1

    申请日:2021-12-29

    Abstract: 本发明涉及一种结合注意力机制与动态时空卷积模型的车辆流量预测方法,针对现有模型无法有效利用道路间车流量转移关系的问题,提出了道路级流量转移嵌入模块,学习到道路间的流量转移时间序列的张量表示;针对现有方法无法捕获动态变化的空间依赖的问题,提出了动态空间注意力模块,用于计算动态变化的空间依赖矩阵;针对现有模型无法有效对时序重要性有效建模的问题,提出了动态时间注意力模块,用于计算时序注意力权重。通过上述组件,本模型可以有效利用道路流量转移数据、捕获道路间动态变化的时空依赖关系,从而提高道路电动自行车流量预测的准确性。

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