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MultiSPANS：一个用于交通预测的多范围时空 Transformer 网络通过结构熵优化
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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
该文介绍了MultiSPANS框架，使用多过滤卷积模块和Transformers捕捉多尺度和长时空距离依赖关系，优化空间注意机制并提出多头注意力掩蔽方案。实验证明该框架在交通数据集上表现优异，能利用更长的历史观测窗口。
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关键要点
- 提出了MultiSPANS框架，使用多过滤卷积模块生成信息丰富的ST-token嵌入。
- 框架旨在捕捉复杂的多尺度依赖关系。
- 借助Transformers捕捉长时空距离依赖。
- 引入结构熵理论优化空间注意机制。
- 提出相对结构熵位置编码和基于多层编码树的多头注意力掩蔽方案。
- 实验证明该框架在真实交通数据集上优于现有方法。
- 框架有效利用更长的历史观测窗口。
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