xMTrans：用于长期交通预测的时间注意力交互融合变压器

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-05-08T00:00:00Z

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。