【摘 要】
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地铁客流预测是随时间演变的多维时间序列数据,不同序列之间存在复杂的动态相互依赖关系.为挖掘多种监测指标之间存在的内在复杂关系,提出动态稀疏注意力模型:利用全局变量注意力自动选择相关驱动序列,增强模型预测的判别性;根据局部紧密相关和全局稀疏相关的先验知识,对历史时间步和相关变量分别卷积和稀疏卷积,提取局部时间和局部变量特征;设计了稀疏注意力对相关时间步加权和变量加权,提高预测表现.结果表明,与其他常用客流预测模型相比,动态稀疏注意力模型能高度准确地预测客流.
【机 构】
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西咸新区轨道交通发展有限公司,710086,西安;南瑞集团(国网电力科学研究院)有限公司,210003,南京;国电南瑞科技股份有限公司,211106,南京
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地铁客流预测是随时间演变的多维时间序列数据,不同序列之间存在复杂的动态相互依赖关系.为挖掘多种监测指标之间存在的内在复杂关系,提出动态稀疏注意力模型:利用全局变量注意力自动选择相关驱动序列,增强模型预测的判别性;根据局部紧密相关和全局稀疏相关的先验知识,对历史时间步和相关变量分别卷积和稀疏卷积,提取局部时间和局部变量特征;设计了稀疏注意力对相关时间步加权和变量加权,提高预测表现.结果表明,与其他常用客流预测模型相比,动态稀疏注意力模型能高度准确地预测客流.
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