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然后将编码器所有的隐藏状态加权求和得到上下文向量αj-1 ，计算公式为(16) (17) (18) 式中，v 、W 和U 为可学习的网络参数；n 为编码器输入序列的长度；αj-1 包含不同采样点对预测路段的影响，权重值越大表示采样点的影响越大。全国及各省森林覆盖率、森林面积，700个城市绿地面积、、绿化率等数据。近500w+，（省、市、县区）宏观经济统计面板数据三合一，免费下载！

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最后将权函数fw 与softma x 函数结合为约束掩膜层，其定义为(14) (15) 式中，Rl 为路段el 的最小外接矩形；Rj 为采样点Pj 的缓冲区，边长设置为50 m；wu 为可学习的网络参数矩阵WU 的第u 列向量。全国325个地区-高铁开通数据2001-2019年（免费下载）

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稳健性图4展示了不同的采样间隔下3种匹配方法的准确率差异，RNCMM模型的匹配准确率比Seq2Seq模型和Linear+HMM算法更高。这是因为HMM算法是当前高频轨迹匹配技术中最成熟的一种，且本文利用HMM算法[10] 标注原始轨迹数据(15 s采样间隔)的真实行驶路径。

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