基于TCN-GCN的高速公路交通态势预测方法

本发明公开了一种基于TCN‑GCN的高速公路交通态势预测方法，基于时间卷积网络TCN和图卷积神经网络GCN构建具有时间特征提取功能和空间特征提取功能的TCN‑GCN模型，获取待预测高速公路路段的全部门架上的历史交通流数据，并对历史交通流数据进行异常值排除和归一化处理，采用处理后的历史交通流数据构建训练集Xinput和对应的标签集Yout，采用训练集Xinput和标签集Yout对TCN‑GCN模型进行训练，得到训练后的TCN‑GCN模型，然后实时获取待预测高速公路路段的交通流数据，采用TCN‑GCN模型进行预测，得到待预测高速公路路段的交通态势预测结果；优点是预测过程简单，计算量小，且具有较高的预测精度。