基于双层深度学习模型的道路断面流量时空预测方法

本发明公开了一种基于双层深度学习模型的道路断面流量时空预测方法，所述方法包括以下步骤：S1、采集目标道路的历史断面流量数据；S2、通过双层深度学习模型捕捉所述目标道路断面流量预测的时空特征，预测所述目标道路的短时断面流量；其中，所述时空特征包括时间序列特征和空间结构特征；S3、根据所述时间序列特征和所述空间结构特征建立参数矩阵，加权融合得到所述目标道路的短时断面流量预测结果；S4、通过损失函数将所述短时断面流量预测结果与实时断面流量进行对比并拟合优化所述双层深度学习模型的参数。本发明采用双层网络结构来处理时空特征，能够有效融合时空信息，显著提升目标道路断面流量的预测精度。