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压缩空间注意力机制与深度学习模型结合的交通流量预测.docx

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    压缩空间注意力机制与深度学习模型结合的交通流量预测

    说明

    在传统的交通流量预测方法中，往往存在因数据噪声或缺失而导致的预测不稳定性。通过序列聚合重分配技术，能够有效减弱数据中的噪声影响，确保模型在面对异常或突发事件时能够稳定地进行预测。特别是在流量数据存在长期周期性变化和短期波动的情况下，该技术可以为模型提供更精确的时间序列输入，从而大大提升预测精度。

    在空间注意力层中，模型通过压缩后的节点特征计算节点间的相关性权重。压缩空间注意力机制通常采用稀疏化或分块策略，将全局节点相关性矩阵划分为若干局部子矩阵，仅计算与目标节点最相关的节点权重。这一策略

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