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基于动态图自注意力的车流参数预测方法: 收藏
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引用; 《汽车安全与节能学报》2024年第5期15卷 680-688页; 作者：石天京李旭东南大学仪器科学与工程学院南京210096; 为了提高异常事件常发地段中智能车辆行驶的效率和安全性,以提升车流参数预测的准确度为出发点,该文设计了一种基于动态节点自注意力的车流参数预测方法,在多个时间步中利用空间注意力聚合邻域节点的特征,沿着时间维度通过时间注意力机...; 为了提高异常事件常发地段中智能车辆行驶的效率和安全性,以提升车流参数预测的准确度为出发点,该文设计了一种基于动态节点自注意力的车流参数预测方法,在多个时间步中利用空间注意力聚合邻域节点的特征,沿着时间维度通过时间注意力机制预测交通参数。结果表明:该文设计的动态图自注意力(DGSA)模型的1 h预测结果平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分误差(MAPE)指标分别下降了3.75%、3.45%、11.63%;测算的路段平均碰撞时间(TTC)更长,达到2.8s。该方法能够在异常事件情况下有效预测车流演化态势并提升车辆的安全性。; 来源：详细信息评论

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