本发明提供了一种基于增量学习的时空流式数据预测方法，用于智能交通流预测。本发明方法包括：采集时空流式数据，形成时间序列数据和图数据作为预测模型的输入；建立包括时间规律捕捉模块和空间规律捕捉模块的预测模型，两模块正交，网络参数相互独立；建...

本发明提供了一种基于因果马尔科夫模型的多模态数据预测方法，属于智能交通技术领域。本发明方法包括：采集研究区域的区域数据和多模态交通数据，将时间点、区域兴趣点和天气信息视为背景特征变量，将区域吸引力因子、自行车需求因子、出租车需求因子、公...