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压缩空间注意力模型的参数调优与优化策略

说明

交通流量预测问题具有较强的区域性和时效性，如何提升模型的泛化能力，避免过度拟合，是提升预测精度的关键。通过序列聚合重分配技术，能够有效地对训练数据进行处理，提取出最具代表性的时序特征，从而避免模型对噪声的过度拟合。聚合操作能够使得不同时间窗口的流量数据得到平衡，避免单一时间段对模型的过度影响，从而提高模型在不同数据集上的适应性。

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