May, 2024
基于注意力机制的多上下文卷积编码解码神经网络在施工区交通影响预测中的应用
An Attention-Based Multi-Context Convolutional Encoder-Decoder Neural Network for Work Zone Traffic Impact Prediction
Qinhua Jiang, Xishun Liao, Yaofa Gong, Jiaqi Ma
TL;DR通过数据整合和深度学习模型，提出了一种预测工作区域交通影响的方法，通过捕捉工作区事件和交通变化之间的时空依赖关系，提高了对交通速度、事故可能性以及相关交通属性的预测准确性。该模型在减少交通速度预测误差和增加事故预测准确度方面表现出优越性，对改善工作区的规划和交通管理具有重要意义。