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交通流预测是智能交通系统中实现城市交通优化的一种重要方法,准确的交通流量预测对交通管理和诱导具有重要意义.然而,因交通流本身存在高度时空依赖性而表现出复杂的非线性特征,现有的方法主要考虑路网中节点的局部时空特征,忽略了路网中所有节点的长期时空特征.为了充分挖掘交通流数据复杂的时空依赖,提出一种融合多种时空自注意力机制的Transformer交通流预测模型(MSTTF).该模型在嵌入层通过位置编码嵌入时间和空间信息,并在注意力机制层融合邻接空间自注意力机制,相似空间自注意力机制,时间自注意力机制,时间-空间自注意力机制等多种自注意力机制挖掘数据中潜在的时空依赖关系,最后在输出层进行预测.结果表明, MSTTF模型与传统时空Transformer相比, MAE平均降低了10.36%.特别地,相比于目前最先进的PDFormer模型, MAE平均降低了1.24%,能取得更好的预测效果. 相似文献
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在全球变暖和能源危机的背景下,能源问题已成为全球各国战略安全的重要组成部分。氢能作为可持续的新型可再生清洁能源,对缓解全球性能源短缺具有重要意义。在众多制氢候选方案中,电解水制备氢气被认为是最可靠、最可行的途径之一。但在电解过程中,反应动力学极为迟缓的阳极析氧反应(Oxygen evolution reaction,OER)严重制约着整体反应效率。因此,开发成本相对低廉、催化剂性能优异、耐久性好的高效OER电催化剂,从而提高电解水制氢工艺技术的能源转换效果受到了广泛关注。本文首先简要阐述了析氧反应的反应机制及其性能的评价参数,接着对非贵金属催化剂的研究进行分类讨论,并列举了提高催化性能的策略和方法,最后对设计新型催化剂进行展望。 相似文献