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文章目录

• 一、项目背景介绍
• • 1.1 当前网络流量预测的现状
  • • 1.1.1 时空相关性的缺失
  • 1.2 网络资源配置的实时性与滞后性问题
  • • 1.2.1 时空特征融合的必要性
    • 1.2.2 案例分析：智能城市交通流量预测
• 二、时空特征融合模型概述
• • 2.1 基本原理
  • 2.2 结构组成
  • • 2.2.1 特征提取层
    • 2.2.2 时空编码层
    • 2.2.3 融合机制
    • 2.2.4 预测层
  • 2.3 实现时空特征的融合
  • • 结合技术文献与案例
• 三、数据集分析
• • 3.1 常见数据集来源与特点
  • • 3.1.1 公开数据源
    • 3.1.2 运营商日志
    • 3.1.3 社交媒体与移动应用数据
  • 3.2 数据集处理与划分
  • • 3.2.1 数据预处理
    • 3.2.2 特征工程
    • 3.2.3 数据划分
  • 3.3 实际案例分析：上海城市交通流量预测
• 四、实现代码样例展示
• • 4.1 数据预处理
  • 4.2 构建时空特征融合模型
  • 4.3 训练与评估
  • 4.4 代码解释
• 五、总结与展望
• • 5.1 全文内容总结
  • 5.2 时空特征融合的重要性与优势回顾
  • 5.3 未来展望与研究方向
  • • 5.3.1 高级深度学习模型的探索
    • 5.3.2 实时性与效率的平衡
    • 5.3.3 多源数据融合与交叉验证
    • 5.3.4 鲁棒性和适应性提升
    • 5.3.5 绿色低碳与可持续发展