摘要
本申请公开了一种面向文旅场景的交通流量预测方法、装置、设备及存储介质,涉及智能交通技术领域,所述面向文旅场景的交通流量预测方法包括:对历史交通流量数据进行快速独立成分分析分解、多尺度小波变换和标准化处理,得到标准化特征;通过混沌进化优化的目标卷积神经网络和高效局部注意力机制提取局部时空特征,同时利用分层注意力网络和低秩注意力机制提取全局时间特征;通过多头注意力机制动态融合这两种特征,得到融合特征;基于历史时间序列和待预测时间段生成预测基向量,将融合特征与预测基向量进行矩阵运算并反标准化,得到交通流量预测结果。本申请能够高效融合多尺度时空特征并降低计算复杂度以提升交通流量预测的准确性和鲁棒性。
技术关键词
局部时空特征
交通流量预测方法
局部注意力机制
依赖特征
分层注意力
多头注意力机制
融合特征
进化优化算法
池化特征
独立成分分析算法
矩阵
多尺度
参数
小波特征
投影特征
数据
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手机
局部注意力机制
特征提取模块
支路
特征提取器
交叉注意力机制
特征提取网络
依赖特征
跨模态数据
变量
分区
局部注意力机制
配电网优化调度
智能调度方法
配电网拓扑
时间序列预测方法
公路边坡
监测站
空间拓扑关系
依赖特征
信息推荐方法
分层注意力
知识图谱平台
实体
多模态