一种基于时间感知超图的深度学习交通流量预测方法

本发明公开了基于时间感知超图的深度学习交通流量预测方法，首先，利用交通流量数据构建混合超图以描述交通路网的空间结构信息，包括节点的位置信息和节点间的高阶关系，并构建时间感知超图以表示交通流量数据的动态周期特性。其次，结合交通路网的空间结构信息和动态周期特性，利用基于时间编码器和时间注意力网络的时间模块提取挖掘交通流量数据中的时间依赖关系，利用基于谱域空间超图编码器和超图注意力网络的空间模块深入挖掘交通流量数据中的空间依赖关系，并利用多层感知机特征融合器将各种时间和空间特征融合为时空依赖关系。最后，利用基于全连接层的预测器将时空依赖关系映射为未来的交通流量预测值。