一种基于域对抗和多视角时空图神经网络交通流预测方法

本发明涉及交通流预测领域，尤其是涉及一种基于域对抗和多视角时空图神经网络交通流预测方法，包括以下步骤：分别基于三个不同的视角构建三个不同的时空图，三个不同的时空图包括空间距离图、功能相似图和自适应图；构建时空图卷积网络，时空图卷积网络包括多个堆叠的图卷积网络和时间卷积网络，图卷积网络用于提取节点空间特征，时间卷积网络用于提取节点时间特征；对时空图卷积网络采用域对抗训练方法学习，获得交通预测模型；将捕获的信息源输入至交通预测模型，获得预测结果。本申请通过结合域对抗和多视角时空图神经网络来预测交通流信息，极大的提高了数据稀缺环境下预测的交通流信息的准确性和精准度。