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序列聚合与压缩空间注意力在多区域交通流量预测中的应用

前言

压缩空间注意力机制是一种通过降低特征维度和稀疏化注意力权重计算的方式，实现对空间依赖信息高效建模的方法。在交通流量预测场景中，路网节点之间的交通状态存在强烈的空间相关性，而传统全连接注意力机制在大规模路网中计算复杂度高、存储资源消耗大。压缩空间注意力机制通过对输入特征进行压缩编码，仅保留对预测任务有关键作用的空间信息，从而在保证模型表达能力的显著降低计算负担。

序列聚合重分配技术首先通过聚合操作，按照特定的规则将多个时间点的信息进行融合，从而简化数据维度，减少数据量。这一过程中，通过计