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本发明公开了一种基于空间自注意力图卷积循环神经网络的交通数据修复方法，全连接层作为输入层将输入映射到一个高维空间提高模型的表达能力；双向图卷积门控循环单元是将门控循环单元中的全连接层替换为图卷积得到的，它能够同时建模局部空间相关性和时间相关性；多头空间自注意力模块用于捕获路网的隐含空间相关性，同时还能从全局聚合各个节点的信息；卷积层作为输出层用于对特征维度进行衰减。本发明利用图卷积建模局部空间相关性；利用门控循环单元学习交通数据的动态变化，捕获时间相关性；此外，考虑到交通状况受到许多潜在因素的影响，本发明采用多头空间自注意力机制从全局来建模交通数据的隐含空间相关性。
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