一种基于耦合图的多尺度时空融合交通流量预测方法

本发明公开了一种基于耦合图的多尺度时空融合交通流量预测方法，属于智能交通技术领域。该方法首先对长时时序特征进行降维，然后与短时时序特征以及周期语义特征进行拼接，作为时序特征，避免了直接截断导致的长期特征丢失。然后建立路网的上游图和下游图，提取节点间的双向流量信息，构建耦合图。在图反馈模块中引用多图机制，分别将上游图、下游图和耦合图作为输入，通过全连接层进行降维以及全局特征提取，然后通过时空融合将图的全局特征与时序特征以及上一步的预测结果拼接，再通过感知机提取时空融合特征，深度挖掘上下游路口间双向耦合的空间关系。利用多头注意力机制进行特征更新。最后将三个图的时空融合特征拼接后，进行交通流量预测。