时空图卷积网络驱动的交通预测方法、可读介质及电子设备

本发明属于图神经网络技术领域，具体涉及一种时空图卷积网络驱动的交通预测方法、可读介质及电子设备，本发明方法包括：步骤1，对输入的历史交通数据进行映射，并传入自适应适应时空图生成模块和时空图卷积模块；步骤2，自适应时空图生成模块基于预定义的图信息学习以及邻居节点的历史信息构建自适应邻接矩阵，自适应邻接矩阵输入至时空卷积模块中；步骤3，时空图卷积模块提取交通数据中的时间模式和空间模式，并利用节点注意力模块，动态调节节点间的预测模式；步骤4，堆叠时空卷积模块中每一层的输出，实现准确的交通多步预测。本发明通过创新性地构建自适应邻接矩阵，动态地捕捉道路网络中细微的短时变化。