一种基于类粒度时空迁移的跨区域轨迹预测方法及系统

本发明公开了一种基于类粒度时空迁移的跨区域轨迹预测方法及系统，涉及智能交通系统中的时空数据挖掘技术领域，方法包括以下步骤：采集车辆的交通轨迹，并根据采样时间戳将交通轨迹进行分类，得到源区域数据和目标区域数据，其中，源区域数据包括源区域历史数据和源区域未来数据，目标区域信号包括目标区域历史数据和目标区域未来数据；构建初始轨迹预测模型，利用源区域数据和目标区域数据对初始轨迹预测模型进行训练，得到轨迹预测模型，其中，初始轨迹预测模型包括：嵌入层、类粒度时空模块、分布变换器和反嵌入层；采集实时交通轨迹，并利用轨迹预测模型进行交通轨迹预测，得到交通轨迹预测结果。