基于图神经网络的城市间铁路货运订单预测方法及系统

本发明提供了一种基于图神经网络的城市间铁路货运订单预测方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括将全图中的任意两个目标节点作为出发地和目的地；从全图中提取两个目标节点的子图，并获取子图中所包含的全部节点以及节点的属性特征和历史货运量；将两个目标节点之间是否有铁路货运订单作为输出标签、子图中全部邻居节点的属性特征和历史货运量作为输入标签构建数据集；搭建链路预测模型，利用所述数据集对链路预测模型进行训练和测试；当链路预测模型的预测精度大于预设阈值时，生成铁路货运订单预测模型，本发明用于解决现有方法缺乏对时间序列特征和空间关联特性的深度挖掘，导致预测结果的准确性和实用性受限的技术问题。