长期Transformer与自适应傅里叶变换在交通流预测中的应用研究.docxVIP

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长期Transformer与自适应傅里叶变换在交通流预测中的应用研究

目录

内容概括................................................3

1.1研究背景与意义.........................................3

1.1.1交通流预测的重要性...................................6

1.1.2长期Transformer与自适应傅里叶变换的发展现状..........6

1.2研究目标与内容概述.....................................8

1.2.1研究目标............................................10

1.2.2研究内容概述........................................10

文献综述...............................................12

2.1长期Transformer模型综述...............................14

2.1.1长期Transformer的定义与原理.........................16

2.1.2长期Transformer模型的应用案例分析...................17

2.1.3长期Transformer模型的优势与挑战.....................18

2.2自适应傅里叶变换技术综述..............................20

2.2.1自适应傅里叶变换的定义与原理........................22

2.2.2自适应傅里叶变换的技术特点..........................25

2.2.3自适应傅里叶变换在交通流预测中的应用案例分析........26

长期Transformer模型在交通流预测中的应用................27

3.1长期Transformer模型的理论基础.........................28

3.1.1长期依赖关系处理机制................................30

3.1.2注意力机制的优化....................................31

3.1.3Transformer的多尺度表示能力.........................33

3.2长期Transformer模型的构建与训练.......................35

3.2.1模型结构设计........................................36

3.2.2训练策略与优化方法..................................37

3.2.3实验设置与结果分析..................................39

3.3长期Transformer模型的性能评估.........................41

3.3.1性能指标定义........................................43

3.3.2实验数据集与数据预处理..............................44

3.3.3实验结果与分析......................................46

自适应傅里叶变换技术在交通流预测中的应用...............47

4.1自适应傅里叶变换的原理与特点..........................49

4.1.1傅里叶变换的基本概念................................51

4.1.2自适应傅里叶变换的基本原理..........................54

4.1.3自适应傅里叶变换的优势与局限........................55

4.2自适应傅里叶变换在交通流预测中的应用..................56

4.2.1自适应傅里叶变换的理论基础..........................58

4.2.2自适应傅里叶变换的实现方法..........................59

4.2.3实验设计与结果分析..................................60

长期Transformer与自适应傅里叶变换的结合应用............63

5.1结合模型的

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