一种面向跨域时空图数据的联邦交通预测方法

本发明公开了一种面向跨域时空图数据的联邦交通预测方法，属于联邦计算领域。各平台利用历史车流轨迹数据建立本地时空子图，将其输入本地时空图模型进行本地空间依赖的提取，同时通过中心服务器的协助实现跨方空间依赖的安全聚合，各平台完成本地模型训练后通过中心服务器再进行保留个性化的全局模型部分联邦平均，本地损失函数收敛时，完成联合模型训练，进行各平台的交通状态量预测。本发明实现了在不泄露隐私敏感信息的情况下，实现跨方空间依赖信息的聚合，且提高了交通预测结果的准确性。