摘要
本发明公开了一种基于全局‑局部时空依赖交互的交通流量预测方法及装置,该方法包括:获取历史交通流数据;分别利用多种嵌入方式对历史交通流数据进行数据嵌入,并使用可学习权重对得到的多种嵌入表示进行综合,得到历史交通流数据的综合嵌入表示;利用预设的局部空间自注意力机制、基于相似性的空间自注意力机制和全局时间自注意力机制对综合嵌入表示进行编码,得到局部空间特征、远程空间相似性特征和时间特征;对远程空间相似性特征和时间特征进行融合,得到初步融合特征,并对初步融合特征和局部空间特征进行融合,得到最终融合特征;根据最终融合特征预测交通流量,从而提高交通流量预测的准确性。
技术关键词
交通流量预测方法
局部空间特征
注意力机制
融合特征
预测交通流量
位置编码方法
数据嵌入
交通流状态
子模块
周期
节点
嵌入方法
拉普拉斯
动态时间规整
DTW算法
系统为您推荐了相关专利信息
深度特征融合
近场源定位方法
协方差矩阵
线性
阵列
场景特征
精准定位方法
低延迟
轨迹
热成像摄像头
细胞识别方法
线性促动器
可见光
拉曼光谱数据
识别系统
动态优化方法
SSA算法
模糊推理规则
强化学习算法
参数
深度学习网络模型
报文
计算机程序指令
数据
信号