[发明专利]基于时空图自注意力模型的交通预测迁移学习方法

摘要

本发明公开了一种基于时空图自注意力模型的交通预测迁移学习方法，包括：通过数据嵌入层将历史交通数据和城市交通路网结构转化为高维时空表示向量；通过时空编码器将高维时空表示向量转换为时空自注意力块编码后的时空特征向量，并将第一层至第L层时空编码器的输出通过跳跃连接，得到最终的时空特征向量；将最终的时空特征向量输入至输出层，得到预测的交通数据。本发明能够同时捕获交通路网中的短距离和长距离的空间相关性，完成了对交通数据的空间相关性的动态建模，同时整合了时间和空间信息，实现了跨城市的深度时空预测任务。