一种基于交通大数据的车流量预测方法与系统

本发明公开一种基于交通大数据的车流量预测方法与系统，包括：通过深度学习中的长短时记忆网络对更新后的速度变化趋势进行建模，针对时空异质性引入注意力机制以捕捉不同时段和路段的非线性变化特征并生成初步预测结果；从初步预测结果中提取各路段的流量特征，通过卷积神经网络对流量特征与实时路况数据的空间相关性进行分析并得到优化后的流量分布估计值；针对优化后的流量分布估计值，采用卡尔曼滤波算法对历史速度数据集与实时数据的融合结果进行平滑处理，确定最终的车流速度预测值。