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2025-03-22 发布于广东
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长短时空Transformer预训练在交通流预测中的实践与探索.docx

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长短时空Transformer预训练在交通流预测中的实践与探索

一、内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2国内外研究现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

二、相关技术综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1Transformer模型基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.2长短时记忆网络(LSTM)与Transformer对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.3时空数据处理方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

三、长短时空Transformer模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.1模型架构详解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.2数据预处理流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.3特征工程策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

四、实验设置与数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

4.1数据集来源及描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.2实验环境配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.3评估指标定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

五、结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

5.1实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

5.2模型性能对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

5.3误差分析及改进建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

六、应用案例分享．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

6.1实际应用场景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

6.2实施效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

6.3面临挑战及解决方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

七、总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

7.1研究工作总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

7.2未来研究方向探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

一、内容描述

（一）内容描述

本研究旨在探讨长短时空Transformer预训练模型在交通流预测领域的应用。通过构建一个跨时间维度和空间维度的长短期记忆网络，我们开发了一种新颖的方法来捕捉复杂的交通模式和动态变化。实验结果显示，该方法在多个真实数据集上展现了显著的性能提升，特别是在处理大规模交通流量时的表现尤为突出。通过对不同场景下的实时交通状况进行预测，我们的研究成果为城市交通管理和优化提供了有力的技术支持。

（二）内容描述

本次研究聚焦于长短时空Transformer预训练模型在交通流预测中的应用，并深入探讨了其在实际操作中的表现。通过对大量数据的分析和实验验证，我们发现这种方法能够有效捕捉到交通流的复杂性和动态变化，尤其是在处理大规模交通流量时表现出色。此外我们还展示了如何利用这一模型对未来的交通状况进行精准预测，从而为城市交通管理提供重要的决策依据。总的来说该研究不仅拓展了Transformer技术在交通领域中的应用范围，也为未来的研究方向提供了新的思路和启示。

（三）内容描述

本文重点介绍了长短时空Transformer预训练模型在交通流预测中的应用及其效果。通过实证研究，我们发现该模型能够高效地捕获交通流的复杂特征和动态变化，尤其在应对大规模交通流量时展现出卓越性能。同时我们还探讨了如何利用此模型进行实时交通预测，以辅助城市