Transformer模型在交通流量预测中的应用及完整代码实现

最新推荐文章于 2024-12-09 15:24:24 发布
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文章标签： transformer 深度学习 人工智能 机器学习-深度学习
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本文探讨Transformer在交通流量预测的应用，详细讲解从数据预处理到模型训练的全过程，并提供完整代码。通过结合时间、天气信息，Transformer展示出在序列建模和预测中的优势。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

交通流量预测是城市交通管理和规划中的重要任务，能够帮助决策者优化路网资源配置和交通计划。随着人工智能的发展，深度学习模型在交通流量预测中的应用越来越受到关注。其中，Transformer模型以其出色的序列建模能力和并行计算优势，成为了研究者们进行交通流量预测的首选模型。

本文将介绍如何使用Transformer模型进行交通流量预测，并提供完整的源代码实现。我们将结合时间、天气等多方面信息，以获得更准确的交通流量预测结果。

首先，我们需要准备相关的数据集。这里假设我们已经收集到了历史交通流量数据、时间数据和天气数据。接下来，我们将对数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取和标准化等步骤。

# 导入所需的库
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 加载数据集
traffic_data
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