【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于交通流预测，具体涉及一种面向交通流时空数据信息的交通流预测方法。
技术介绍
1、交通流预测在交通管理、城市计算和公共安全等领域具有重要意义。随着城市化进程的推进和汽车拥有量的增加，交通流预测问题愈发受到重视。其核心在于通过传感器获得的历史数据，预测未来一段时间内的交通流量、车辆速度和道路占用率等指标，以合理安排交通工具。交通流预测本质上是一个多元时序预测问题，但因城市道路节点众多且结构复杂，尤其是在繁忙路段，节点间的强相互作用、车流波动和突发事件的不确定性，增加了预测难度。
2、如何有效利用历史数是交通流预测的关键问题。近年来，基于深度学习的交通流预测模型取得了显著的成功，这主要是因为它们能够捕捉交通系统中固有的时空依赖关系。其中，时空图神经网络和基于注意力机制的模型因它们出色的性能而变得非常受欢迎。除此之外，研究人员还为交通流预测开发出了许多精密复杂的模型，其中包括图卷积模型、学习图结构模型、高效的注意力机制模型以及其他模型。然而，这些方法都存在着明显的不足，那就是将时间信息和空间信息进行独立提取，忽略了时空...
【技术保护点】
1.一种面向交通流时空数据信息的交通流预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种面向交通流时空数据信息的交通流预测方法，其特征在于，步骤S1具体方法如下：
3.根据权利要求1所述的一种面向交通流时空数据信息的交通流预测方法，其特征在于，步骤S2具体方法如下：
4.根据权利要求3所述的一种面向交通流时空数据信息的交通流预测方法，其特征在于，步骤S3具体方法如下：
5.根据权利要求4所述的一种面向交通流时空数据信息的交通流预测方法，其特征在于，步骤S4具体方法如下：
6.根据权利要求5所述...
【技术特征摘要】
1.一种面向交通流时空数据信息的交通流预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种面向交通流时空数据信息的交通流预测方法，其特征在于，步骤s1具体方法如下：
3.根据权利要求1所述的一种面向交通流时空数据信息的交通流预测方法，其特征在于，步骤s2具体方法如下：
4.根据权利要求3所述的一种面向交通流时空数据信息的交通流预测方法，其特征在于，步骤s3具体方法如下：
5.根据权利要求4所述的一种面向交通流时空数据信息的交通流预测方法，其...
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