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一种基于时空Transformer的交通事故预测方法
文献摘要：
为实现实时道路交通事故的精准预测,提出了基于时空Transformer的高速交通事故预测方法.在该方法中,首先对传统高速交通固定站点数据进行预处理,获得交通特征参数作为算法输入.然后将交通流的时空特征结合时空Transformer捕获交通流静态和动态的时空依赖性,并通过多次提取时交通流空依赖性结合卷积神经网络得到事故发生概率,最终实时地精准地预测交通事故的发生.最后,与多种现有的方法进行了对比验证.实验结果表明,基于时空特征捕捉的交通事故预测准确率高达94.1％.
文献关键词：
智能交通;深度学习;事故预测;Transformer
中图分类号：
作者姓名：
管林涛;黄志强;陈洋
作者机构：
浙江工业大学 计算机学院,浙江 杭州 310023
文献出处：
引用格式：
[1]管林涛;黄志强;陈洋-.一种基于时空Transformer的交通事故预测方法)[J].电脑与信息技术,2022(01):8-13
A类：
B类：
Transformer,交通事故预测,道路交通事故,精准预测,高速交通,交通特征,交通流,时空特征,特征结合,时空依赖性,事故发生概率,地精,对比验证,预测准确率,智能交通
AB值：
0.250005
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