CN119479288A 一种基于时空分解和注意力机制的交通流量预测方法 （重庆邮电大学）_第1页
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一种基于时空分解和注意力机制的交通流本发明提出了一种基于时空分解和注意力机制的交通流量预测方法。该方法包括以下步通流量数据分解为低频的趋势项和高频的事件合模块，将趋势项和事件项的特征进行加权融2一种基于时空分解和注意力机制的交通流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.通过区域内的交通传感器采集过去一段时间内的历史交通数据，获1.根据权利要求1所述的一种基于时空分解和注意力机制的交通流量预测方法，其特2.根据权利要求1所述的一种基于时空分解和注意力机制的交通流量预测方法，其特3.根据权利要求1所述的一种基于时空分解和注意力机制的交通流量预测方法，其特3[0005]此外，现有的流量预测方法通常未能充分考虑交通流量数据中的多样性和复杂[0007]本发明的目的是解决现有交通流量预测方法中未能有效分离并针对不同频率的供了一种基于时空分解和注意力机制的交通4[0009]S1.通过区域内的交通传感[0010]S2.使用快速傅里叶通过数据嵌入层将时空信息引入事件项与趋势[0015]本发明采用快速傅里叶变换及其逆变换对交通流量的时间序列数据进行频域分i[0028]为了更好地提取低频分量中的节点趋势信息，本发明设计了趋势类别学习模5该模块通过自适应学习每个节点的趋势特征，能够有效捕捉不同节点在趋势上的变化模[0032]使用注意力权重Ac对类别数据进行加权求和，得到融合了类别信息的输出[0040]给定数据xurs在空间维度上应用自注意力机制，首先计算在时间片t下所有传感[0043]随后我们将输入x的第一个时间步复制得到随后去除输入x的最后一个时间片得到最后将X::在前在后拼接可得时间片延迟[0050]对于数据xloo与xhih,应用注意力机制，先得到自适应初步融合结果，并将其与6相加并通过全连接层得到最终融合结果：据交通流量预测任务是使用函数F通过x预测所有传感器在未来Tf个时间片上的交通数据其对应于真实的未来Tf个时间片上的真实交通数据交通流量预测的过程[0066]S1.通过区域内的交通传感7[0067]S2.使用快速傅里叶通过数据嵌入层将时空信息引入事件项与趋势[0072]本发明采用快速傅里叶变换及其逆变换对交通流量的时间序列数据进行频域分xeR:[0085]为了更好地提取低频分量中的节点趋势信息，本发明设计了趋势类别学习模该模块通过自适应学习每个节点的趋势特征，能够有效捕捉不同节点在趋势上的变化模8[0089]使用注意力权重Ac对类别数据进行加权求和，得到融合了类别信息的输出[0097]给定数据x::,在空间维度上应用自注意力机制，首先计算在时间片t下所有传感W;,W,W;eR*是可学习参数。[0100]随后我们将输入x的第一个时间步复制得到随后去除输入xi的最后一个时间片得到最后将X::在前xr-在后拼接可得时间片延迟xo[0106]本步骤的主要目的是将步骤S3所得的xlo与步骤S4所得的xhioh进行自适应融[0107]对于数据xioo与xnoh,应用注意力机制

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