一种基于图卷积网络的交通流量预测方法

本申请提供了一种基于图卷积网络的交通流量预测方法，包括：使用交通网络图中各交通节点的历史特定时间步的交通流量数据，训练时空簇预测模型，以预测未来目标时间步的交通流量，具体的：利用卷积层，将预处理后的交通流量数据映射至特征空间，以得到交通流量数据的原始特征和原始特征图；利用基于自注意力的时空图簇卷积模块提取交通流量数据中隐含的空间依赖关系，得到相应的特征表示；利用基于门控机制和扩张卷积的门控时序卷积网络捕获交通流量数据的时间依赖关系，得到相应的特征表示；基于历史特定时间步的空间依赖关系和时间依赖关系的特征表示，预测未来目标时间步的交通流量。所述方法通过引入时间相关的外部信息，提升预测的准确性。