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  1. RESEARCH · CL_06867 ·

    Transformer模型预测交通分配均衡，性能超越传统方法

    研究人员开发了一种新颖的数据驱动方法来解决交通分配问题，利用基于Transformer的深度神经网络来预测路径流均衡。与传统的优化技术相比，该方法显著减少了计算时间。该模型捕捉了起讫点对之间的复杂相关性，在适应不断变化的交通网络条件和需求方面提供了更详细的分析和灵活性。