一种基于多源数据预训练的交通状态补全预测方法

一种基于多源数据预训练的交通状态补全预测方法，属于深度学习算法技术领域，解决如何提升传统的交通模型复杂数据处理能力的问题，本发明整合多个领域的数据，通过k‑means算法对这些数据进行聚类，确保每个聚类中的数据在数值上相似，按时间顺序从每个聚类中选择相邻的数据对，以便捕捉时间维度上的关联性，这些数据对随后被用作模型的输入，预训练阶段使用的是多种数据类型，而正式训练阶段则专注于交通数据，充分利用预训练阶段从不同数据源学习到的丰富特征和模式，以实现对交通数据的“零启动”训练，本发明可以显著提高模型对交通数据特性的理解和预测能力，尤其是在面对稀疏数据或新领域任务时，能够加速模型的学习和适应过程。