基于多模型融合的城市交通预测与预警方法及系统

本申请公开了一种基于多模型融合的城市交通预测与预警方法及系统，涉及智能交通领域。所述方法包括：构建动静态交通联合图；采用时空图卷积循环网络结合变分自编码器构建动态交通预测模型，采用深度森林模型结合门控循环单元构建静态交通需求预测模型；采用深度确定性策略梯度算法结合多智能体系统耦合动态交通预测模型和静态交通需求预测模型，得到动静态交通协同优化模型；将动静态交通联合图输入动静态交通协同优化模型，求解模型获得动静态交通协同优化方案。本申请采用基于多模型融合和动静态特征融合的城市交通预测与预警方法，能适应不同城市交通网络结构和需求特点，有效缓解交通拥堵和停车难问题。