摘要
本发明公开了一种共享单车流量预测方法,包括以下步骤:S1,收集共享单车客流量数据;S2,创建STAN模型,利用空间注意力机制对数据进行处理,提取空间信息;S3,根据数据的空间分布情况,动态调整不同空间位置的权重;S4,针对时间序列进行建模,STAN模型将经过上述步骤处理后的数据输入到时间序列建模模块中进行处理;S5,利用时间注意力机制对步骤S4中输出的时间序列数据进行加权处理;根据输入数据在时间上的重要性动态调整权重,捕捉数据中的时间特征;S6,STAN模型将经过空间和时间处理后的数据进行结合,并通过全连接层输出最终结果。本发明可以精准预测不同时间和地点的共享单车需求与使用状况,进而优化城市交通资源配置,提高整体运营效率。
技术关键词
共享单车
注意力机制
存储介质上读取
序列
神经网络结构
爬虫技术
计算机系统
动态
实时数据
可读存储介质
处理器
模块
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