[发明专利]一种基于神经网络时空注意力机制的实时站点流量预测方法

摘要

本发明涉及一种基于神经网络时空注意力机制的实时站点流量预测方法，属于智能交通领域。本发明构造了一个基于编码器‑解码器的神经网络模型，该模型可以捕获站点乘客流量间的时间和空间关系。具体的，在编码器中，本发明应用空间注意力机制去获取站点间的流量相关性，在解码器中，本发明应用时间注意力机制去获取流量间的时间依赖关系。更进一步，解码器融合了额外的因素，比如兴趣点和时间特征。基于这样的时空注意力机制，本发明不仅可以准确地预测站点流量，而且具有可解释性。

主权项

1.一种基于神经网络时空注意力机制的实时站点流量预测方法，其特征在于，实现步骤如下：(1)将时间窗口中站点和相关站点的历史客流量数据输入编码器中，得到时间窗口中每个时间片的隐状态向量；(2)以步骤(1)的输出、解码器上一步的输出以及额外因素的编码为输入，解码器计算未来下一个时间区间的客流量值。