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xMTrans：用于长期交通预测的时间注意力交互融合变压器
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究使用混合Transformer和时空自监督学习模型提高长期交通预测的鲁棒性。通过自适应数据增强技术和Transformer克服了循环神经网络的局限性，并采用Chebyshev多项式图卷积捕捉空间依赖关系。实验证明该模型在两个真实数据集上表现出卓越性能。
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关键要点
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该研究使用混合Transformer和时空自监督学习模型提高长期交通预测的鲁棒性。
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模型通过自适应数据增强技术增强鲁棒性，克服了循环神经网络的局限性。
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采用Chebyshev多项式图卷积捕捉复杂的空间依赖关系。
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设计了两个自监督学习任务以建模时空异质性，提高模型的准确性和泛化能力。
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在两个真实数据集PeMS04和PeMS08上进行实验评估，结果显示模型表现卓越。
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