COLA: 跨城市人员轨迹仿真的移动转换器

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内容提要

该论文提出了图变换器结构来改进预测性能,捕捉数据集中不同场所和情景之间的差异,并设计了自注意机制和域适应模块来提高模型泛化能力。实验证明该方案的改进性能。

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关键要点

  • 提出了图变换器结构以改进预测性能。
  • 捕捉数据集中不同场所和情景之间的差异。
  • 设计了自注意机制和域适应模块以提高模型的泛化能力。
  • 引入了考虑跨数据集序列的额外指标用于训练和性能评估。
  • 使用ETH和UCY等公共数据集验证和比较了框架。
  • 实验结果表明方案的改进性能。
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