交通流量预测方法、装置、电子设备及存储介质

本申请涉及智能交通技术领域，特别涉及一种交通流量预测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：基于预设的变分模态分解策略对待测试交通流量序列进行分解，得到多个本征模态函数分量和残差项；基于完全自适应噪声集合经验模态分解策略提取残差项中处于预设尺度的特征量，得到残差本征模态函数分量，利用预设的深度学习模型，基于所有本征模态函数分量和残差本征模态函数分量捕捉待测试交通流量序列中的时间特征，得到多个分量预测结果，并将每个分量预测结果重构叠加，得到待测试道路的交通流量预测结果。由此，解决了相关技术中的交通流量预测方法无法有效分解交通数据中的多尺度特征且交通流量中的关键时间序列捕捉能力有限等问题。