Ein langfristiger und kurzfristiger Transformer-basierter raumzeitlicher neuronaler Netzwerk für die Verkehrsflussvorhersage

Ein neuartiges LSTTN-Modell (Long-Short Term Transformer-based Network), das langfristige Trends und periodische Merkmale aus langen historischen Zeitreihen extrahiert und diese mit kurzfristigen Trends kombiniert, um genauere Verkehrsflussvorhersagen zu ermöglichen.