基于多层次注意力机制的交通流量时序建模.docx

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2025-11-20 发布于重庆
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基于多层次注意力机制的交通流量时序建模

引言

序列聚合重分配技术是一种基于序列数据的处理方法，旨在优化交通流量预测中的数据处理过程。其核心思想是对交通流量序列中的信息进行压缩与重分配，以提高模型的预测精度与计算效率。通过聚合多个时间序列的关键信息，重分配序列中的时间维度，序列聚合重分配技术能够有效地减少冗余数据，增强模型对重要特征的敏感性，并为后续的流量预测提供更为精确的输入。

压缩空间注意力机制在时间序列预测中可与序列重分配策略联合使用，通过对时间步输入进行加权或分块处理，实现对关键时段交通流量变化的聚焦。该方法能够有效缓解交通数据稀疏性和突