一种基于深度学习与动态网络分析的交通流量预测系统及其应用方法

本发明涉及智慧交通技术领域，公开了一种基于深度学习与动态网络分析的交通流量预测系统及其应用方法，该系统包括传感器、数据获取模块、特征提取及预处理模块、动态图模型、混合深度学习预测模块、智能调控策略决策模块，利用深度学习技术和动态网络分析能力，系统采用物联网技术收集多源交通数据，结合时空特征提取算法构建反映交通流量变化规律的时空特征矩阵，进行时空动态图网络建模，融合长短时记忆网络与卷积神经网络构建预测架构，对节点嵌入进行序列到序列的预测，基于预测结果运用多目标优化算，智能动态调整；本发明精确预测未来交通流量，辅助决策者提前调度公共交通资源，合理安排避免高峰期交通拥堵，提升道路通行能力。