基于多维注意力机制的高速公路交通流量预测方法

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摘要：为了实现精准的交通流量预测，提高高速公路智慧管理水平，该文构建了一种基于多维注意力机制的交通流量预测模型，并在樟吉高速公路真实交通数据集上开展对比实验，以验证模型的准确性及预测精度。模型基于图神经网络（GNN）和时间卷积网络（TCN）提取交通流空间和时间维度的特征，结合多维注意力机制挖掘时空数据中的关键信息，同时引入多任务学习架构，通过基于同方差不确定性的损失函数来平衡不同任务共同学习，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。（剩余11769字）

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