基于时空元图学习的交通流量预测方法

本发明公开了基于时空元图学习的交通流量预测方法，涉及交通流量预测技术领域，包括S1、构建初始流量预测模型，初始流量预测模型包括元图学习器、编码器和解码器；S2、获取训练集；S3、对初始流量预测模型进行训练优化，得到优化后的流量预测模型；S4、获取给定的多步观测数据；S5、利用优化后的流量预测模型预测多步观测数据接下来的多步预测结果。时空图网络：时空图网络使得模型能够捕捉交通网络中的空间和时间相关性，从而实现准确的交通模式学习，相较于现有技术更为准确；元图学习机制：本方法元图学习机制，能够自动学习节点级别的原型，以适应不同路段和时段的交通模式，相较于现有技术更为有效。