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利用 Transformer 模型融合多源交通需求数据进行城市停车预测
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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
该研究利用混合Transformer和时空自监督学习的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增强模型的鲁棒性，利用Transformer克服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。通过两个自监督学习任务建模时空异质性，提高模型的准确性和泛化能力。实验结果验证了该模型在两个真实数据集上的卓越性能。
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关键要点
- 该研究利用混合Transformer和时空自监督学习的模型提高长期交通预测的鲁棒性。
- 模型通过自适应数据增强技术增强鲁棒性，克服循环神经网络的局限性。
- 采用Chebyshev多项式图卷积捕捉复杂的空间依赖关系。
- 设计了两个自监督学习任务来建模时空异质性，提高模型的准确性和泛化能力。
- 在PeMS04和PeMS08两个真实数据集上进行实验评估，结果验证了模型的卓越性能。
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