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摘 要:針對(duì)交通流數(shù)據(jù)建模時(shí)空特性挖掘不足的問(wèn)題,提出了STGAN網(wǎng)絡(luò)。運(yùn)用時(shí)空?qǐng)D卷積和注意力機(jī)制挖掘道路網(wǎng)絡(luò)時(shí)空規(guī)律。注意力機(jī)制使得網(wǎng)絡(luò)對(duì)相鄰道路和歷史時(shí)間數(shù)據(jù)的關(guān)注度不同,其分組注意力卷積的機(jī)制能夠使得網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練擺脫路網(wǎng)空間拓?fù)湟?guī)模的限制,并使模型可運(yùn)用在較大規(guī)模的路網(wǎng)上。實(shí)驗(yàn)表明,STGAN模型在寧波高、快速路和主干路上速度預(yù)測(cè)誤差比DCRNN小,在寧波數(shù)據(jù)集上預(yù)測(cè)速度表現(xiàn)出良好的精度。(剩余7481字)
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基于時(shí)空卷積注意力網(wǎng)絡(luò)的道路速度預(yù)測(cè)研究
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