基于多源数据融合与深度学习智慧道路行驶时间预测方法

基于多源数据融合与深度学习智慧道路行驶时间预测方法，通过构建多源数据采集与融合平台，开发时空特征深度学习模型，部署实时数据处理与异常检测系统，建立自适应预测优化机制，以及构建智慧交通应用服务平台，实现了对交通数据的全面采集、深度分析、实时处理、精准预测和智能化服务。具体包括部署物联网传感器网络采集多源数据，设计自适应加权融合算法构建多维度动态交通数据库；构建LSTM‑GNN混合神经网络架构提取时空特征；采用流式计算框架和多种技术进行实时数据处理与异常检测；设计多目标优化算法和强化学习模型实现自适应预测优化；开发可视化决策支持系统和个性化导航服务。该系统有效提升了交通管理效率和公众出行体验。