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题名基于小波分解的增强时间延迟感知交通流量预测
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作者
潘理虎
张梦麟
樊光瑞
张林梁
张睿
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机构
太原科技大学计算机科学与技术学院
山西省智慧交通研究院有限公司
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出处
《计算机应用》
北大核心
2025年第11期3649-3657,共9页
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基金
山西省基础研究计划项目(202203021221145)
山西省研究生联合培养示范基地项目(2022JD11)。
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文摘
传统交通流量预测模型未能有效考虑地区间和时段间的时间延迟效应,且难以同时捕捉交通流量的短期波动与长期趋势。为此,提出一种结合小波分解与时间延迟感知的时空预测模型(WTA-LAGNN)。首先,结合小波分解将交通流量数据分为长期趋势模式和短期波动模式:短期波动模式通过特征增强模块强化关键特征,提升对短期波动的敏感性;针对长期趋势,设计了序列增强的多头自注意力机制捕捉流量的长期变化。其次,为了处理时间延迟效应,设计了时间序列延迟感知层,优化区域间流量传播的时空依赖关系。最后,通过融合层生成最终预测结果。基于现实高速公路交通数据集PeMS03、PeMS04、PeMS07、PeMS08进行60 min流量预测,结果表明,在PeMS03和PeMS07数据集上,与时空图神经控制微分方程(STG-NCDE)相比,WTA-LAGNN的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)分别降低了5.14%、2.69%和5.80%、2.69%;在PeMS08数据集上,与交通流量矩阵-图卷积注意力模型(TFM-GCAM)相比,WTA-LAGNN的MAE、RMSE分别下降了9.28%、3.32%;在PeMS04数据集上,与时空融合图卷积网络(STFGCN)相比,WTA-LAGNN的MAE、RMSE分别降低了3.53%、2.72%。WTA-LAGNN的整体模型性能上优于对比模型,能更有效地捕捉时空依赖关系,提升流量预测精度。
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关键词
交通流量预测
小波分解
时间延迟感知
注意力机制
时空模型
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Keywords
traffic flow prediction
wavelet decomposition
time delay awareness
attention mechanism
spatio-temporal model
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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