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基于时间感知Transformer的交通流预测方法 被引量：3
1
作者 刘起东 刘超越 +4 位作者 邱紫鑫 高志敏 郭帅 刘冀钊 符明晟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第11期88-96,共9页
作为智能交通系统的关键一环,交通流预测面临着长时预测不准的难题,其主要挑战在于交通流数据本身具有复杂的时空关联。近年来,Transformer的提出使得时序数据预测的研究取得了巨大进展,但将Transformer应用于交通流预测仍然存在以下两... 作为智能交通系统的关键一环,交通流预测面临着长时预测不准的难题,其主要挑战在于交通流数据本身具有复杂的时空关联。近年来,Transformer的提出使得时序数据预测的研究取得了巨大进展,但将Transformer应用于交通流预测仍然存在以下两个问题:1)静态的注意力机制难以捕获交通流随时间动态变化的时空依赖关系;2)采用自回归的预测方式会引发严重的误差累积现象。针对以上问题,提出了一种基于时间感知Transformer的交通流预测模型。首先,设计了一种新的时间感知注意力机制,可以根据时间特征定制注意力计算方案,从而更精准地反映时空依赖关系;其次,在Transformer的训练阶段舍弃了Teacher Forcing机制,并采用非自回归的预测方式来避免误差累积问题;最后,在两个真实交通数据集上进行实验,实验结果表明,所提方法可以有效捕获交通流的时空依赖,相比最优的基线方法,长时预测性能提升了2.09%~4.01%。 展开更多
关键词 交通流预测 时空建模 时间感知注意力机制 非自回归 TRANSFORMER
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GA2T:结合图注意力网络的交通流预测模型
2
作者 祁舒畅 刘起东 +2 位作者 刘超越 徐明亮 邱紫鑫 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期1780-1788,共9页
交通流预测是智能交通系统的核心组成部分.针对当前交通流预测方法准确率低的问题,提出一种交通流预测模型GA2T.通过构建具有融合式编解码器的Transformer架构对交通数据进行时间建模,利用图注意力网络对交通数据进行空间建模,从而捕获... 交通流预测是智能交通系统的核心组成部分.针对当前交通流预测方法准确率低的问题,提出一种交通流预测模型GA2T.通过构建具有融合式编解码器的Transformer架构对交通数据进行时间建模,利用图注意力网络对交通数据进行空间建模,从而捕获交通流复杂的时空依赖性.在2个真实交通数据集METR-LA和PEMS-BAY上的实验结果表明,与预测效果最佳的基线模型DCRNN相比,GA2T在3个评价指标(MAE,MAPE和RMSE)上分别降低了0.25,0.38,0.89和0.14,0.34,0.44,在同类工作中处于领先的水平,验证了该模型的可行性及有效性. 展开更多
关键词 交通流预测 时空数据 图注意力网络 TRANSFORMER
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