stgcn transformer

### STGCN与Transformer架构的融合及其比较 #### 融合STGCN与Transformer的方法 为了更好地捕捉交通流中的时空特性并提高预测精度，可以将空间-时间图卷积网络（STGCN）与Transformer架构相结合。这种组合能够充分利用两者的优势，在保持原有模型对局部结构敏感性的基础上引入全局依赖建模能力。 在具体实现方面，可以通过以下方式构建混合框架： 1. **输入表示** 使用节点特征矩阵作为初始输入给定到整个网络中去。对于每一个时刻t下的城市道路网路G=(V,E)，其中V代表路口集合而E则对应路段连接关系，则有X∈R^(N×D)来表达该瞬间所有结点的状态向量[D维属性值]；这里N是指总的交叉口数目[^2]。 2. **编码器部分** - 首先通过多层Graph Convolution Layer提取出每一帧图像里蕴含着的空间模式； - 接下来利用Temporal Attention Mechanism关注不同时刻间存在的内在联系，从而形成序列化的隐状态H={h_1, h_2,... ,h_T} ∈ R^(T × N × C)[^2]。 3. **解码器组件** 解码阶段主要由若干个标准Transformers构成，负责接收来自前序模块产生的上下文信息，并据此推测未来一段时间内的车流量变化趋势。特别地，在此过程中还可以加入Position-wise Feed Forward Networks以及Layer Normalization等操作进一步增强系统的稳定性和泛化性能。 4. **输出层设计** 经过一系列复杂的计算之后最终得到的结果Ŷ 将会是一个形状类似于(Batch_Size × Prediction_Horizon × Num_of_Nodes) 的张量对象，其各个元素分别指示相应位置处预期发生的车辆通行数量。 ```python import torch.nn as nn from stgcn import SpatialTemporalConvBlock # 假设这是自定义的一个包 class ASTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_nodes, input_dim, hidden_dim, output_dim, kernel_size=3, dropout=0.3): super(ASTransformer, self).__init__() self.spatial_temporal_conv = SpatialTemporalConvBlock( in_channels=input_dim, out_channels=hidden_dim, kernel_size=kernel_size, dropout=dropout ) self.transformer_encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=hidden_dim * num_nodes, nhead=8) self.transformer_decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=hidden_dim * num_nodes, nhead=8) self.fc_out = nn.Linear(hidden_dim * num_nodes, output_dim) def forward(self, src, tgt): batch_size, seq_len, _, _ = src.size() spatial_temporal_features = self.spatial_temporal_conv(src).view(batch_size, seq_len, -1) memory = self.transformer_encoder_layer(spatial_temporal_features) decoder_output = self.transformer_decoder_layer(tgt.view(batch_size, -1), memory) prediction = self.fc_out(decoder_output).reshape(batch_size, seq_len, -1) return prediction ``` ---