【交通 Traffic Transformer】同一篇文章，内容排版稍有不同 | 交通预测模型中，Transformer相比传统GCN模型有何优势？

 
冰冻三尺,非一日之寒。

前情提要：

• 【Traffic Transformer】将 Transformer 应用于 交通预测领域中 | 动态和分层交通时空特征 | 时空模型比纯时间模型的性能要好得多 | 定义不好的相邻矩阵会损害模型

Transformer相比传统GCN模型在交通预测中具有三大核心优势：

1、动态空间依赖建模：
通过自注意力机制自动学习节点间的动态关系，摆脱了GCN依赖预定义静态邻接矩阵的局限，能更准确反映交通流的实际时空相关性。

2、长程依赖捕捉能力：
多头注意力机制可同时建模局部和全局依赖关系，解决了GCN因消息传递机制导致的远距离节点信息衰减问题。

3、层次化特征提取：
通过堆叠Transformer层实现特征的多层级抽象（如架构图中的全局编码器和局部解码器协同），而GCN通常只能进行单层空间聚合。

实验证明该模型在PeMS等基准数据集上预测误差降低15%-20%，尤其擅长处理突发流量变化等复杂场景。

 

 

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