基于图扩散与动态图融合的交通流预测方法

本发明公开了一种基于图扩散与动态图融合的交通流预测方法，包括S1：获取目标道路网络中各交通节点的历史交通流时间序列数据；S2：预处理历史交通流时间序列数据，获取路网节点邻接矩阵；并将历史交通流时间序列数据与路网节点邻接矩阵作为样本数据，按照预设比例划分训练集、验证集以及测试集；S3：构建基于图扩散与动态图融合的交通流预测模型；S4：通过训练集与验证集对交通流预测模型进行模型训练与验证，获取最优交通流预测模型，通过最优交通流预测模型实现对测试集的交通流预测。解决了现有方法不具备动态拓扑建模能力、强异构特征融合能力及自适应时空建模能力，进而造成无法有效应对当前模型在预测精度、稳定性与实用性方面的瓶颈问题。