基于多尺度网格注意力神经网络的交通流多步预测方法

本发明公开了一种基于多尺度网格注意力神经网络的交通流多步预测方法，包括以下步骤：S1、将待预测地理区域划分为多个空间格网；S2、定义一个时空切片的每个格网的入流数和出流数；S3、定义数据集中的交通流、标签和预测时间片步数；S4、通过网格注意力神经网络模型进行低尺度模式和高尺度模式的前向计算，配合网格注意力运算，得到未来时空切片的交通流预测值。本发明具有捕捉不同尺度的空间和时间特征，构建区域之间的长距离依赖关系和空间依赖关系，提高交通流预测准确性的特点。