基于多通道时空编码器的交通流量预测模型

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摘 要：传统的交通流量预测模型对历史数据进行时空建模，忽略了交通数据的时间周期性内部潜在关系和交通路网间节点的距离特征和相似性空间特征。据此，提出面向交通流量预测的多通道时空编码器模型MC-STGNN，用于提高交通流量预测的准确率。首先将交通数据处理成三通道的周期性时间序列，并对整体的序列数据进行时间位置编码和自适应的空间位置编码，提取路网节点间的动态相关性；其次引入具有卷积结构的多头自我注意力机制，更大程度地捕获周期数据不同程度的时间相关性；最后提出一种图生成器生成新的时空图，提取路网节点间的相似性和距离特征，并利用门控图卷积网络整合原始图和新时空图的空间信息。（剩余15016字）