摘要
本发明涉及交通技术领域,具体为基于交通流预测的时空融合感知变换装置及方法,包括历史周期感知模块、交通数据处理、信息嵌入、动态流量互动图以及空间和时间自注意力模块,步骤如下:S1:首先使用K‑POP聚类算法对历史交通数据进行处理,以获得包含关键历史信息的代表性短期交通模式集合;S2:历史周期感知模块使用自注意力机制将过去周期性特征信息嵌入到交通数据中,将单个节点的交通特征扩展到单一时刻之外。该基于交通流预测的时空融合感知变换装置及方法,通过该方法可有效地解决了交通数据动态性、周期性和延迟性带来的挑战,它可以作为RNDT系统算法层的关键模型,准确预测未来的交通流并提供决策支持。
技术关键词
交通流预测
变换装置
历史交通数据
周期性特征
注意力机制
交通特征
生成算法
交通流状态
PCB板
动态
系统算法
无线通信模块
壳体
语义
网络通信
信息处理
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病理图像分割方法
缩略图
定位感兴趣
合并算法
两阶段
网络架构
推理规则
注意力机制
视频帧
计算机执行指令
语言翻译方法
多头注意力机制
神经网络模型
融合特征
解码器
联邦学习方法
多模态特征融合
客户端
联邦学习系统
特征值
数据预测方法
热电站
注意力机制
历史气象数据
解码器