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改进的压缩空间注意力算法在交通预测中的效能分析.docx

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    改进的压缩空间注意力算法在交通预测中的效能分析

    引言

    在模型输入阶段，通过压缩编码对每个路网节点的交通特征进行表示，包括车流量、车速、历史状态等多维信息。编码过程兼顾特征维度压缩与信息保留，使关键节点的交通变化模式能够在低维表示中被充分捕捉。该步骤为后续空间注意力计算提供了高效、准确的输入基础。

    随着交通流量预测技术的不断进步，序列聚合重分配技术将在更广泛的领域中得到应用，尤其是在智能交通系统、自动驾驶、城市交通管理等方面。该技术可以为智能交通系统提供更加精确的流量预测，帮助相关部门制定更为科学的交通调度与管理策略。在多模态交通流量预测中，序列

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