基于多通道Transformer的交通量预测方法
Traffic flow prediction method based on multi-channel Transformer
华南理工大学 土木与交通学院, 广州 510641
摘要
目前，我国高速公路拥堵程度居高不下，而交通流预测作为实现智能交通系统的重要一环，若能对其实现高精度的预测，那么将能够高效地管理交通，从而缓解拥堵。针对该问题，提出了一种考虑时空关联的多通道交通流预测方法（MCST-Transformer）。首先，将Transformer结构用于不同数据的内在规律提取，然后引入空间关联模块对不同数据间的关联特征进行挖掘，最后，借助通道注意力整合优化全局信息。采用广东省高速公路数据，实现了两小时内92个收费站的高精度流量预测。结果表明：MCST-Transformer优于传统机器学习方法以及部分基于注意力机制的时间序列模型，在120 min预测跨度下，相比贝叶斯回归，MAPE降低了5.1%；对比Seq2Seq-Att以及Seq2Seq这些深度学习算法，所提方法的总体MAPE也能降低0.5%，说明通过多通道的方式能够区分不同数据的特性，进而更好地预测。
关键词
基金项目
国家自然科学基金资助项目(52072130,U1811463)
广东自然科学基金资助项目(2020A1515010349)
华南理工大学中央高校基本科研业务费(2020ZYGXZR085)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.06.0306
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 435-439
文章编号: 1001-3695(2023)02-020-0435-05
发布历史
[2022-08-30] 优先出版
[2023-02-05] 印刷出版
引用本文
周楚昊, 林培群. 基于多通道Transformer的交通量预测方法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (2): 435-439. (Zhou Chuhao, Lin Peiqun. Traffic flow prediction method based on multi-channel Transformer [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (2): 435-439. )
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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