基于iTransformer的高速公路通行费精准预测模型

打开文本图片集

摘要：高速公路通行费受到节假日、突发事件等复杂因素影响，传统预测方法在处理这些问题时，往往无法充分考虑多维因素之间的复杂交互作用，导致预测精度难以达到理想水平。大型语言模型利用自注意力机制能够实现对复杂时空数据的拟合，并具有更强的特征学习能力，可有效解决高速公路通行费的精准预测问题。利用此特性提出了一种基于iTransformer的高速公路通行费精准预测模型，该预测模型将时间信息作为独立维度嵌入输入序列中，并倒置了自注意力机制与前馈网络的职责，使得预测模型能够更准确地捕捉时间序列的动态特征和多变量之间的相关性。（剩余12149字）