基于GRU和注意力机制的公路客流预测  

作　　者：董黛悦 郑淑妮 陈意涵 彭宇婷 李诗芸 

机构地区：[1]浙江省交通运输科学研究院,浙江杭州310000

出　　处：《中国公路》2025年第3期106-108,共3页China Highway

摘　　要：近年来,注意力机制被广泛地应用于机器学习模型中,并取得较好的模型优化效果。本文构建了一种融合注意力机制的GRU模型,探讨该模型在公路客流预测方面的效果。结果表明,融合注意力机制的GRU模型能够成功捕捉客运量的变化趋势,在道路客运流量预测上具有较好的优越性,预测精度达93.2%。通过对重大节假日道路客运需求预测,本文对提升公路交通管理水平和运行效率具有重要意义。

关 键 词：公路运输 客运量预测 GRU模型 注意力机制 客运量特征 

分 类 号：G63[文化科学—教育学]