融合多头注意力机制的货车载重估计模型

作     者：顾明臣 熊慧媛 刘增军 罗清玉 刘宏 GU Ming-chen;XIONG Hui-yuan;LIU Zeng-jun;LUO Qing-yu;LIU Hong

作者机构：交通运输部规划研究院北京100028 综合交通规划数字化实验室北京100028 吉林大学交通学院长春130022 

出 版 物：《吉林大学学报（工学版）》 (Journal of Jilin University:Engineering and Technology Edition)

年 卷 期：2024年第54卷第10期

页      面：2771-2780页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0838[工学-公安技术] 

基　　金：国家重点研发计划项目(2021YFB2600301) 吉林省交通运输创新发展支撑(科技)项目(2022-1-7) 

主　　题：交通运输系统工程 载重估计 多头注意力 特征融合 堆叠自编码器 

摘      要：为了提高实时货车载重估计的便捷性和精准度,辅助开展大范围低等级公路网的货车运输过程中载重的实时监管,本文从货车动静态信息的交互效应出发,提出了一种融合多头注意力机制的货车载重估计模型(Mix-MAN)。首先,在模型中引入了多头注意力机制,增强网络对运动学时序特征的提取能力;其次,利用堆叠自编码器捕获货车的静态特征;最后,设计了一种特征融合结构,融合提取动态特征和静态特征,建立输入特征与货车载重之间的非线性映射关系,得到货车载重估计结果。试验结果表明:与未考虑货车静态信息的MAN模型对比,Mix-MAN的平均绝对值误差减小了6%,均方根误差减小了5%,平均绝对百分比误差减小了0.5%。本文模型可为我国公路货物运输监管、道路养护等方面提供技术支持。