一种基于聚合差分注意力机制的时空序列预测方法

本发明公开了一种基于聚合差分注意力机制的时空序列预测方法，其特点是利用空间差分注意力网络提取原始空间相关性，对空间关联的噪声进行抑制，基于时间和空间特性，设计空间聚簇注意力网络和系统性时间注意力网络，采用不同的聚合和恢复策略，对时空系统性关联进行建模进而辅助原始层级关联的捕获，将原始相关性与系统相关性进行融合，通过时空编码器生成最终预测结果。本发明与现有技术相比具有将差分注意力机制引入到时空预测，从空间和时间两个方面根据各自特点，设计不同的策略，充分捕获了时空关联并合理融合，有效提高复杂时空数据的预测精度，尤其适用于城市出行需求预测、智能调度和城市计算等应用场景，具有良好的运用前景。