【摘 要】
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为了有效缓解日常交通拥堵，倡导健康绿色出行，通过城市客流特征分析和预测精准掌握城市交通中的客流量分布特点，综合考虑了天气、节假日等多种影响因素对客流量的影响，基于卷积神经网络提出了一种因果卷积自注意力的城市公交客流量CCN-Informer预测模型，改善输入序列局部信息提取能力，获取长期依赖信息，从而提高预测准确性。实验通过建立时间与数据之间的关系，使用因果卷积自注意力进行依赖性特征提取，通过CC
【基金项目】
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东北大学工业综合自动化国家重点实验室开放课题（2020052）；
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为了有效缓解日常交通拥堵，倡导健康绿色出行，通过城市客流特征分析和预测精准掌握城市交通中的客流量分布特点，综合考虑了天气、节假日等多种影响因素对客流量的影响，基于卷积神经网络提出了一种因果卷积自注意力的城市公交客流量CCN-Informer预测模型，改善输入序列局部信息提取能力，获取长期依赖信息，从而提高预测准确性。实验通过建立时间与数据之间的关系，使用因果卷积自注意力进行依赖性特征提取，通过CCN-Informer模型控制编码器的样本计算成本，采用生成式结构解码器提高模型预测效率。结果表明，CCN-Informer模型考虑周围重要特征因素影响，样本数据拟合程度明显提高，与基线模型进行对比分析，标准误差下降范围在4%～20%之间，具有更高的预测精度和运行效率，验证了模型的有效性，可以为城市交通客流量预测提供依据。
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