SpecLST: спектрально усовершенствованная долгосрочная терминология Spatio-Temпоральная мультимодальная модель для прогнозирования движения
arXiv: 261 0306393v1 Сообщение типа: новое резюме: Моделирование многомасштабной динамики в городских автодорожных сетях имеет существенно важное значение для интеллектуальных транспортных систем, но часто затрудняется расчетными издержками с учетом исторических условий на большие расстояния и проблемой взрывания разнородных форм. Существующие системы, основанные на использовании временных интервалов, сталкиваются с компромиссом между продолжительностью последовательности и накладными расходами на память при частом игнорировании переходных последствий внешних факторов, таких как дорожно-транспортные происшествия и погода. Для устранения этих ограничений мы предлагаем СпекЛСТ - многократную систему многоразовых и краткосрочных мультимодальных перевозок. SpecLST использует быстродействующий модуль преобразующего частотного домена на основе Fourier для эффективного кодирования многонедельных исторических зависимостей, обходя узкие места памяти стандартных механизмов внимания над необработанными длинными последовательностями. Гетеродный контекст интегрирован через синтез, основанный на внимании, за которым следует малая комбинация скаутов и увеличение графа для