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申请/专利权人：华侨大学

摘要：本发明公开了一种基于时空注意力的城际网约车多线路需求预测方法及系统，涉及智能交通技术领域，方法包括：首先，采用先生成全局时空序列，再构建注意力网络学习序列时空信息的方式，增强模型提取不同线路间动态联系的能力；然后，在生成时空序列时嵌入时间、变量以及局部连通性等多个重要因素，增加预测模型可以学习到的信息；最后，使用多层次自注意力网络递进式学习单变量、局部连通变量以及全局变量间不同时间步长的关系，避免局部重要信息的丢失。本发明相比其他多元时序预测算法能有效提取城际线路间的动态联系，从而提高多线路未来多个时间步长的需求预测准确度。

主权项：1.一种基于时空注意力的城际网约车多线路需求预测方法，其特征在于，包括：S101，多元输入扁平化步骤，将多条线路的需求序列经过扁平化操作转化为一条长序列；所述长序列包括了所有线路在不同时间步长上的需求信息；S102，多因素嵌入步骤，在长序列中嵌入包括时间、值、变量、局部连通标识和是否预测标识的多因素信息，获得一条包括所有线路不同时间步长信息的全局时空序列；并根据是否预测标识将全局时空序列划分为历史观测部分和未来预测部分；S103，编码步骤，将历史观测部分输入到编码器的第一多层次自注意力网络；将第一多层次自注意力网络的输入与输出进行第一残差连接，并将第一残差连接的输出进行第一批标准化操作后输入解码器的第一前馈网络；将第一前馈网络的输出与第一残差连接的输出进行第二残差连接，并将第二残差连接的输出进行第二批标准化操作后输入到解码器的多层次交叉注意力网络；S104，解码步骤，将未来预测部分输入到解码器的第二多层次自注意力网络，未来预测部分输入经第二多层次自注意力网络和多层次交叉注意力网络后，将多层次交叉注意力网络的输出与第二多层次自注意力网络的输入进行第三残差连接，第三残差连接的输出经第三批标准化操作后输入解码器的第二前馈网络；将第二前馈网络的输出与第三残差连接的输出进行第四残差连接，并将第四残差连接的输出进行第四批标准化处理后输入到线性层，获得各线路要预测的时间步长；所述解码器和编码组成时空注意力网络；所述S101中，将多条线路的需求序列经过扁平化操作转化为一条长序列，具体包括：对于单元时间序列，利用各线路历史m个连续时间步长的观测数据去预测未来n个连续时间步长数据，生成预设维数的嵌入结果表示为矩阵的序列xt-m+1,yt-m+1,...,xt,yt,xt+1，0t+1,...,xt+n，0t+n；其中，xt表示时间戳，yt表示变量的值，d表示预设维数；对于多元时间序列，将每个多元向量的变量值yt扁平化为L个标量并进行标记，复制其时间戳xt，生成嵌入结果表示为矩阵的长序列其中，L表示不同线路的条数。

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百度查询： 华侨大学 基于时空注意力的城际网约车多线路需求预测方法及系统