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序列重分配方法提升交通流量预测精度的研究

说明

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，通过计算加权平均、最大值、最小值等统计量，提取出时间序列中最具代表性的信息。随后，重分配步骤则通过将聚合后的信息重新排列或映射，确保流量序列的时序特性和重要变化得到保持，并为交通流量的长期与短期变化提供更好的数据支撑。

为提升模型对复杂空间模式的表达能力，可将压缩空间注意力层进行多层堆叠，并结合残差连接。残差结构在保留原始特征的引导模型关注局部空间模式的变化趋势，从而提升预测稳定