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申请/专利权人：安徽师范大学
摘要：本发明公开了一种基于多模型网络耦合的交通流量预测方法，包括：道路交通流量原始数据的处理和输入；将数据输入线性层进行预处理得到线性变换；输入进Encoder，提取空间依赖性和时间依赖性；将编码器的输出结果输入AdjustBlock提取局部特征和增强上下文信息；将AdjustBlock的输出结果和原始数据进行加和残差，作为Decoder的输入数据进行后续学习；解码器的输出结果作为交叉注意力的Query数据，编码器的输出结果作为Key数据和Value数据送入交叉注意力中处理复杂的序列数据后输入到全连接层得到最后的预测结果。本发明可以提升交通流量预测数据预测的准确性。
主权项：1.一种基于多模型网络耦合的交通流量预测方法，其特征在于：通过搭建的训练后的多模型网络对交通流量进行预测，多模型网络预测方法包括：S1、对道路交通流量原始数据进行预处理后送入到多模型网络中；S2、输入到数据通过线性层进行预处理得到线性变换后的数据输入到编码器Encoder；S3、编码器Encoder对输入的数据进行处理提取空间依赖性和时间依赖性特征数据；S4、将编码器Encoder的输出结果输入AdjustBlock提取局部特征和增强上下文信息,同时局部区域的平均值进行降维和平滑；S5、将AdjustBlock的输出结果和原始数据进行加和残差，作为解码器Decoder的输入数据；S6、解码器的输出结果作为交叉注意力的Query数据，编码器的输出结果作为Key数据和Value数据送入交叉注意力块中进行处理；S7、交叉注意力块的输出端连接至全连接层，经全连接层输出预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽师范大学 一种基于多模型网络耦合的交通流量预测方法
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