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文章针对短时交通流量时空依赖性、非线性的特点,为提高交通流量的预测精度,将时间建模和空间建模相结合,提出一种整合改进的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)结合图注意力网络(graph attention networks,GAT)与注意力模型搭建的组合预测模型.在时间维度上,利用改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO)优化的变分模态算法分解交通流量,保证了VMD的充分分解,并得到相对平稳的交通流量序列,提高了组合模型的预测精度;在空间维度上,构建有效分解模态与原交通流量序列的GAT,提取不同时间序列中各交通节点之间的空间信息;引入注意力机制提高主要时空信息权重,降低次要时空信息权重,进一步提升了组合模型的预测精度.实验结果表明,该组合模型比IPSO-VMD-GAT-Attention模型以及VMD-GAT-Attention模型的均方根误差分别下降了31％ 和21％,而且对于VMD-GAT模型和GAT模型,均方根误差分别从14.1231和9.9136下降到2.2928,说明该模型达到较好的预测效果. 相似文献
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