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互联网:空间和时间特征相互作用的多步交通预测( InterNet: Multistep Traffic Forecasting by Interacting Spatial and Temporal Features )
Y Xin D Miao M Zhu X Lu
由于时间上的非线性动态和空间上的复杂相关性，对整个路网的交通预测具有挑战性。多步流量预测由于累积的预测误差而进一步增加了难度。现有的预测模型试图同时提取道路网络上所有位置的空间和时间特征进行预测，但往往忽略了两类特征之间的相互作用，导致了预测性能的次优。在本工作中，我们提出了互联网来解决这个问题，它在提取的时空特征上应用多头注意机制，使得一个位置的空间（时间）特征与所有位置的时间（空间）特征能够交互。此外，我们使用图卷积层和双向LSTM层提取所有位置的特征，然后将它们输入到多头注意层。这三层无缝集成，从而实现端到端学习。实验结果表明，网络模型在预测精度方面优于现有的模型，显示了这种交互作用的潜力。
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