【技术实现步骤摘要】
本申请涉及互联网，尤其涉及一种交通流预测方法及装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着城市化进程的加速和车辆数量的增加，交通拥堵已成为全球许多城市面临的普遍问题，交通流预测作为城市交通管理和规划的关键环节，对于缓解交通拥堵、提高道路使用效率及增强城市交通系统的可持续性具有重要意义，交通流预测方法成为一个具有应用前景的方向。
2、在现有技术中，交通流的预测方法是利用深度学习模型来完成，通过神经网络模型提取交通数据中的特征，并对数据进行有效处理，实现对交通数据的预测。
3、由于现有技术的预测方法，未充分考虑道路特征、未充分利用周期性特征且未充分考虑节点之间的连接强度，导致模型无法准确捕捉交通流的真实动态，存在交通流预测准确率低的技术问题。
技术实现思路
1、本申请提供一种交通流预测方法及装置、设备及存储介质，用以解决交通流预测准确率低的技术问题。
2、第一方面，本申请提供一种交通流预测方法，包括：
3、获取预设范围内的交通数据，基于交通数据确定...
【技术保护点】
1.一种交通流预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述交通数据确定时间特征信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于第二LSTM编码器模型对所述时序交通数据进行处理，确定周期特征信息，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述交通数据确定时间特征信息和空间特征信息，还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述道路信息、所述道路分类信息和/或所述交通流量数据，确定道路特征信息，包括：
6.根据权利要求5所述...
【技术特征摘要】
1.一种交通流预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述交通数据确定时间特征信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于第二lstm编码器模型对所述时序交通数据进行处理，确定周期特征信息，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述交通数据确定时间特征信息和空间特征信息，还包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述道路信息、所述道路分类信息和/或所述交通流量数据，确定道路特征信息，包括：
6...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘凯，汪佳琴，李汉涛，罗喜伶，刘锋，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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