基于時空位置關(guān)注圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通流預(yù)測方法

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摘 要：針對現(xiàn)有交通流預(yù)測方法存在難以構(gòu)建空間和時間依賴關(guān)系的問題，提出了新的利用時空位置注意力的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ST-PAGNN）方法。首先，該圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中包含有位置關(guān)注機制，由此能夠更好地對城市道路網(wǎng)絡(luò)中交通節(jié)點的空間依賴關(guān)系進行有效捕捉；然后，利用帶有trend adaptive Transformer （Trendformer）的門控遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來捕捉交通流序列在時間維度上的局部和全局信息；最后，利用改進的網(wǎng)格搜索優(yōu)化方法對模型的引入?yún)?shù)進行優(yōu)化，并以較高的時間效率獲得全局最優(yōu)解。（剩余21770字）