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基于Transformer与图注意力网络的车辆轨迹预测模型
交通运输工程·土木工程 | 更新时间：2026-06-22
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    • 基于Transformer与图注意力网络的车辆轨迹预测模型

    • Modeling trajectory prediction based on Transformer and graph attention network

    • “研究团队提出基于Transformer与图注意力网络的时空特征融合预测模型，"通过Transformer编码器捕获车辆历史轨迹的时间依赖性特征"，实现了自动驾驶系统对周围车辆运动轨迹的精确预测，为智能交通系统建设奠定了基础。”
    • 陈文强 ，张严 ，韩晓宇 ，王东丹
    • 吉林大学学报（工学版） 2026年56卷第5期 页码：1300-1307
    • 作者机构：

      1.长安大学 未来交通学院， 西安 710064

      2.长安大学 运输工程学院， 西安 710064

    • 作者简介：

      陈文强（1981-），男，教授，博士.研究方向：智能交通.E-mail：cwq@chd.edu.cn

      韩晓宇（1975-），女，副教授，博士.研究方向：智能交通.E-mail：hanxiaoyu@chd.edu.cn

    • 基金信息：
      国家重点研发计划项目(2021YFE0203600);陕西省自然科学基金项目(2022JM-426);陕西省交通运输厅科技项目(23-33K);陕西省哲学社会科学研究专项项目(2025YB0425);中央高校基本科研业务费专项资金项目(300102344203)

    • DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20241102     

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