26年WP信息与计算科学基于注意力机制改进LSTM的交通碰撞异常预测研究5.25-AI13.42(24594字).docx

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哈尔滨理工大学学士学位论文- I -基于注意力机制改进 LSTM 的交通碰撞异常预测研究摘要在复杂的城市交通环境中，异常交通碰撞事件常常具备很强的突发性与时空关联性，传统的预测模型在处理这些极度不平衡的异常数据时，常会面临漏报率高、长距离时空关联能力不足等挑战。本文针对城市交通碰撞异常预测问题展开研究，SNIPER 基线模型基础上，提出一种基于注意力机制改进 LSTM 的交通碰撞异常预测模型 E-SNIPER。首先，从深度学习理论出发，阐述 STM 和图卷积神经网络的核心组件及其功能特性，重点分析注意力机制如何在大规模复杂时空数据中聚合关键风险信号。...

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