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基于压缩空间注意力与时序重分配的交通预测框架

说明

尽管序列聚合重分配技术具有明显的优势，但在实际应用中仍然面临一定的挑战。由于交通流量数据的时序性和多样性较强，如何设计合适的聚合与重分配策略，仍然是技术研究的重要方向。交通流量的外部影响因素较多，如天气变化、交通事故、节假日效应等，这些因素可能导致交通流量波动较大，需要在序列聚合重分配中加入更多的外部环境变量来进行综合分析。

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