边缘环境下基于时空特征融合Transformer的交通流量预测方法

本发明涉及一种边缘环境下基于时空特征融合Transformer的交通流量预测方法，首先，对原始交通流量数据进行特征嵌入和编码；接着，构建多头卷积低秩分解注意力机制以捕获长期时间依赖关系和获取局部上下文信息；然后，构建注意力图卷积以捕获空间依赖关系；最后，通过门控单元对时空特征进行自适应融合，进而利用前馈神经网络和线性层实现对未来交通流量的精准预测。该方法可以提高预测精度，同时有效降低资源开销，提高预测效率。