基于时空图学习和注意力机制的交通流量预测技术研究

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基于时空图学习和注意力机制的交通流量预测技术研究

摘要：在当前智能交通系统与智慧城市建设风潮的推动之下，交通流量数据的准确预测成为了提升城市管理效率、优化交通资源配置、缓解交通拥堵状况以及提高城市居民生活质量的关键技术。交通流数据预测的精确性直接关系到交通管理决策的科学化和实时性，由此可见，构建一套高效、准确的交通流数据预测模型对于智慧城市的交通管理系统来说，具有重要的理论价值及广泛的应用前景。　　由于交通流数据隐藏且复杂的动态时空相关性和异质性，使得实现精度高的交通流预测是一项具有挑战性的任务。针对现有交通预测技术存在的问题，本文研究基于时空图学习和注意力机制的交通流量预测方法...

关键词：

授予学位：

硕士

学科专业：

导师姓名：

学位年度：

2024

语种：

中文

分类号：

TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：

2024-11-01 （万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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