交通状态预测模型的训练方法以及交通状态预测方法

本申请实施例提供一种交通状态预测模型的训练方法以及交通状态预测方法，应用于智能交通技术领域。该方法包括：获取样本训练数据集；其中，样本训练数据集中包括多条样本交通状态数据，以及每条样本交通状态数据对应的实际未来状态数据；针对样本训练数据集中的每条样本交通状态数据，基于预设图神经网络模型，计算样本交通状态数据对应的第一预测结果，基于预设物理模型，计算样本交通状态数据对应的第二预测结果；基于第一预测结果、第二预测结果，以及实际未来状态数据，进行损失计算，得到联合损失值；在联合损失值满足预设条件时，将预设图神经网络模型确定为目标交通状态预测模型。该方法达到了提升交通状态预测准确率的技术效果。