期刊专题

10.11896/jsjkx.221000201

基于时间感知Transformer的交通流预测方法

引用
作为智能交通系统的关键一环,交通流预测面临着长时预测不准的难题,其主要挑战在于交通流数据本身具有复杂的时空关联.近年来,Transformer的提出使得时序数据预测的研究取得了巨大进展,但将Transformer应用于交通流预测仍然存在以下两个问题:1)静态的注意力机制难以捕获交通流随时间动态变化的时空依赖关系;2)采用自回归的预测方式会引发严重的误差累积现象.针对以上问题,提出了一种基于时间感知Transformer的交通流预测模型.首先,设计了一种新的时间感知注意力机制,可以根据时间特征定制注意力计算方案,从而更精准地反映时空依赖关系;其次,在Transformer的训练阶段舍弃了Teacher Forcing机制,并采用非自回归的预测方式来避免误差累积问题;最后,在两个真实交通数据集上进行实验,实验结果表明,所提方法可以有效捕获交通流的时空依赖,相比最优的基线方法,长时预测性能提升了2.09%~4.01%.

交通流预测、时空建模、时间感知注意力机制、非自回归、Transformer

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TP391(计算技术、计算机技术)

2023-11-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共9页

88-96

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计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

50

2023,50(11)

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