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交通流量预测一直是智能交通系统的首要任务。由于交通流量序列具有复杂的时空依赖性,使得对其准确预测变得极具挑战性。现有很多工作主要基于循环神经网络、图网络以及Transformer模型构建交通流量预测模型。考虑到卷积网络具有计算效率高以及特征提取能力强等优点,提出基于多视图时空卷积的交通流量预测模型。模型在输入编码层对序列数据进行表示学习,并引入了位置信息和时间信息。在时空特征表示学习层,考虑到序列具有不同的周期模式,设计了多个表示学习模块。每个时空表示学习模块,基于一维卷积完成局部时空特征挖掘,然后基于因果卷积实现全局时空特征挖掘。在预测层,引入通道注意力机制提升模型对时空特征利用的有效性。在2个真实交通数据集上的实验结果,验证了MSTC模型在交通流预测任务上的有效性。 相似文献
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层间接触条件对半刚性路面力学响应的影响分析 总被引:3,自引:0,他引:3
半刚性基层沥青路面为当前沥青路面的主要结构形式之一。以京津塘高速公路改扩建工程为依托,以壳牌设计软件BISAR3.0为计算工具,考虑层间光滑及层间连续两种层间接触条件,并用MATLAB7.0软件将各主要力学响应量进行三维化处理,对半刚性基层沥青路面在不同层间接触条件下的力学响应分布进行了全面的比较和分析。结果表明:当层间接触条件由完全光滑变为完全连续时,半刚性基层沥青路面的力学响应分布发生明显变化;与层问光滑条件下而言,层间连续条件下半刚性路面具有较明显的力学优势。 相似文献
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