一种基于动态记忆图的多层级特征表示的交通流预测方法

本发明涉及智能交通技术领域，提供了一种基于动态记忆图的多层级特征表示的交通流预测方法，包括：步骤1、数据采集及预处理；步骤2、构建基于图卷积及LSTM的动态记忆图下采样特征提取单元LSTGM；步骤3、基于U‑Net的时间序列多步特征提取与融合；步骤4、构建基于U‑Net的LSTGM时空特征动力学模型；步骤5、未来交通状态预测；步骤6、建立预测模型，利用随机梯度下降算法，通过训练不断优化模型超参数，得到交通状态预测方案。本发明能较佳地预测交通流。