基于元胞传输模型与时空卷积网络融合的高速公路拥堵预测方法及系统

本发明公开了一种基于元胞传输模型与时空卷积网络融合的高速公路拥堵预测方法及系统。该方法将高速公路划分为连续元胞单元，采集各元胞多时段的速度与密度数据，构建时空输入序列。通过空间卷积提取元胞间的局部状态关联，再利用因果卷积网络建模交通状态的时间演化趋势，实现对未来多个时间步内速度与密度的联合预测。本发明通过结合元胞传输模型的空间离散思想与卷积神经网络的特征提取能力，所提出方法既保留了交通流物理演化的可解释性，又具备学习非线性复杂模式的能力，适用于多种高速公路运行场景中的交通态势监测、智能调度与拥堵管理等应用需求。