支持大规模路网实时预测的多模式时空交通流建模方法

本发明属于智能交通系统领域，涉及一种支持大规模路网实时预测的多模式时空交通流建模方法，该方法先设计一种面向动态交通网络的时空预测框架，之后进行训练得到最终的预测模型；时空预测框架包括数据嵌入层、时空编码模块、基于专家混合机制的深层建模与输出模块；数据嵌入层包含时间嵌入和谱域空间嵌入两个并行通道及时空数据融合模块；时空编码模块包括并行的块级稀疏时间注意力模块和空间注意力‑消息传递模块及加权融合层；基于专家混合机制的深层建模与输出模块包括MoE动态专家建模模块、全连接映射模块、跳跃连接层、输出层；此种设计提升了模型在高异质性场景下的响应速度、预测精度与跨区域适应能力。