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结合压缩空间注意力与序列重分配的实时交通流量预测技术

说明

在传统的交通流量预测方法中，往往存在因数据噪声或缺失而导致的预测不稳定性。通过序列聚合重分配技术，能够有效减弱数据中的噪声影响，确保模型在面对异常或突发事件时能够稳定地进行预测。特别是在流量数据存在长期周期性变化和短期波动的情况下，该技术可以为模型提供更精确的时间序列输入，从而大大提升预测精度。

序列聚合重分配技术能够通过对时序数据的精确处理，提高交通流量预测模型对突发事件、节假日效应等外部因素的适应性。重分配技术在某些情况下可动态调整聚合后的数据结构，使得预测模型能够实时反映交通流量