适应不同场景的交通流量长时预测方法
Long-term traffic flow prediction method adapted to different traffic flow prediction scenarios
石家庄铁道大学 a. 信息科学与技术学院; b. 石家庄市人工智能重点实验室, 石家庄 050043
摘要
针对交通流量长时预测中时空相关性挖掘不充分、异质性融合不足及模型跨场景适应能力弱的核心问题，提出一种适应不同场景的交通流量长时预测方法，以提升长时预测精度与跨场景泛化性能。首先构建融合数据统计特征、时间上下文与空间上下文的提示网络，结合生成对抗网络优化数据分布，增强模型对新场景的适配能力；其次设计时空异质性挖掘模块，通过长序列分块嵌入、时空解耦掩码与门控融合机制，分别精准捕获时间维度的动态异质性与空间维度的结构异质性；最后提出时空相关性挖掘模块，采用多掩码策略与双向交叉注意力机制，深度挖掘长时尺度下的时空相关性，并实现时空异质性与相关性特征的高效融合。在公开的数据集上进行了大量实验，结果证明，本文的方法相比于次优方法，在MAE、RMSE和MAPE三个评价指标上平均提升2%~4%。本文方法通过高效挖掘时空异质性与长时相关性、优化场景适配能力，有效解决了现有方法的核心缺陷，显著提升了交通流量长时预测的精度与泛化性能。
基金项目
河北省自然科学基金资助项目(F2024210042)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.01.0016
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第9期
发布历史
[2026-05-22] 优先出版
引用本文
王书海, 李宁, 潘晓, 等. 适应不同场景的交通流量长时预测方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (9). (2026-06-02). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.01.0016. (Wang Shuhai, Li Ning, Pan Xiao, et al. Long-term traffic flow prediction method adapted to different traffic flow prediction scenarios [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (9). (2026-06-02). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.01.0016. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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