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作者：唐继强;张远琼;邹兴悦;邱凌;
单位：重庆理工大学计算机科学与技术学院;重庆市轨道交通(集团)有限公司;
摘要：交通流量预测是交通领域的重要研究课题，虽然深度学习在实践中展现出良好的预测效果，但现有方法尚未充分考虑交通数据的时空依赖性.为解决这一问题，提出了一种融合多种注意力与时空图卷积网络(HASTGCN)模型.该模型由若干个ST Block组成，每个模块由注意力机制层和时空图卷积层构成.注意力机制层捕获交通数据的动态时空相关性，时空图卷积层捕获空间模式和时间特征.在PEMS公开数据集上进行实验，大量实验结果表明，HASTGCN模型的预测性能明显优于此前提出的方法，提升了交通流量预测的准确性和可靠性.
关键词：交通流量预测;;注意力;;GCN;;时空相关性
基金资助：重庆市教育委员会科学技术研究项目（KJQN202201132）
