基于集成学习和图注意力门控循环网络的交通速度预测方法、设备及存储介质

本发明公开一种基于集成学习和图注意力门控循环网络的交通速度预测方法、设备及存储介质，方法包括以下过程：获取交通数据源数据，制作交通速度数据集和传感器网络邻接矩阵数据；设计交通速度预测基模型；采用传感器历史数据与邻接矩阵数据对交通速度预测基模型进行训练；采用堆栈集成学习方法，将门控循环神经网络基模型和图注意力门控循环神经网络作为基模型，将循环神经网络作为次级模型；训练循环神经网络的次级模型模块，并设计损失函数，采用优化算法进行优化；利用验证数据集测试循环神经网络性能指标。本发明对交通路网中道路的准确速度进行预测，提升城市交通运行效率、降低交通管理部门管理成本以及改善人们出行体验。