一种基于时空双压缩机制的轻量级长短时交通流预测方法

本发明公开了一种基于时空双压缩机制的轻量级长短时交通流预测方法，包括：获取交通流数据集；将交通流数据集划分为训练集、验证集和测试集，并进行标准化处理，得到节点特征矩阵；基于节点特征矩阵构建时空双压缩注意力模型，通过训练集、验证集和测试集对其进行训练、验证、测试，并不断优化其超参数；使用最终得到的时空双压缩注意力模型进行长短时交通流预测。本发明使用时空双压缩注意力模型降低了模型的参数量，进而降低了交通预测模型的计算成本，使模型能够完成对未来更长时间的交通预测；使用时空双压缩注意力模型，降低可训练张量的稀疏性，有效剔除干扰信息，进而极大的提升了模型的交通流预测的准确率。