道路交通流预测模型构建、预测方法、装置、设备及介质

本发明涉及计算机技术领域，公开了道路交通流预测模型构建、预测方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取与预设道路类型对应的第一交通流样本数据集；将位置数据和时间数据，输入至预配置的物理约束神经网络模型中，对该模型进行迭代训练，获取总损失函数值；当总损失函数值符合预设停止迭代条件时，停止迭代训练，获取最优的物理约束网络模型。该模型中结合了神经网络模型、与预设类型道理对应的预设类型交通流方程和物理约束，可以更好地适应不同的交通情况和道路条件，具有一定的泛化能力，提高道路交通流预测模型的通用性和可靠性。