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基于深度注意力模型的个体出行多步预测研究
文献摘要：
长期以来,对个体的出行预测一直是交通领域的研究重点.针对当前个体出行研究的局限性,提出了使用带注意力机制的序列到序列模型对个体出行进行多步预测,首先通过词嵌入的方法将个体出行特征的嵌入向量进行融合,然后基于带注意力机制的序列到序列模型设计了 3种个体出行多步预测模型:整体输出式、步进输出式、多模型组合式.并将提出的模型与传统模型进行对比,最后探究了不同预测步长对实验结果带来的影响,从而验证了带注意力机制的序列到序列模型在多步预测中的适用性和优越性.
文献关键词：
交通运输工程;注意力机制;序列到序列模型;多步预测
中图分类号：
作者姓名：
翁小雄;任杰;覃镇林;罗瑞发
作者机构：
华南理工大学土木与交通学院,广东广州510640;深圳市金溢科技股份有限公司,广东深圳518000
文献出处：
引用格式：
[1]翁小雄;任杰;覃镇林;罗瑞发-.基于深度注意力模型的个体出行多步预测研究)[J].重庆交通大学学报（自然科学版）,2022(10):35-40,53
A类：
B类：
注意力模型,多步预测,预测研究,出行预测,交通领域,前个体,注意力机制,序列到序列模型,词嵌入,出行特征,嵌入向量,模型设计,多模型,模型组合,组合式,传统模型,步长,交通运输工程
AB值：
0.280312
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