基于动态功能胞体耦合的智能交通预测控制方法及系统

本发明属于智能交通技术领域，尤其涉及一种基于动态功能胞体耦合的智能交通预测控制方法及系统，旨在解决现有交通规划方法在动态网络中预测精准性低、适应性差的问题。本发明基于有向motif和图神经网络(GNN)提取交通网络的高阶结构特征，动态划分城市功能胞体；通过时间平滑机制确保城市功能胞体结构的连续演化；利用城市功能胞体嵌入和时序模型(如LSTM)预测城市功能胞体间的互馈强度；结合城市功能胞体动态状态(出生、扩张、缩小、死亡)自适应调整预测结果。本发明在动态适应时变交通环境的基础上，实现了区域交通流量预测，在应用于交通规划中时，可优化区域流量管理、拥堵预警和基础设施规划，促进智慧交通和绿色城市发展。