一种基于层级时序图卷积网络的路网交通流预测方法

摘要

本发明公开了一种基于层级时序图卷积网络的路网交通流预测方法，该方法包括步骤：S1、建立路网图，根据路网图构建邻接矩阵；S2、将每个节点上的流量作为此节点的信号；S3、利用图的邻接矩阵，计算拉普拉斯矩阵，针对流量信号建立谱图卷积模块，提取路网的空间结构对流量的影响；S4、构建聚类池化和反池化模块，提取路网中的层级信息，寻找相似结构的流量特征；S5、谱图卷积模块和聚类池化模块一起构成GRU单元，实现对流量时间特征的提取；S6、利用自编码器结构完成序列到序列的流量预测。本发明的层级时序图卷积网络，更精准预测庞大复杂的交通流量，方便城市居民规划出行路线，减少出行时间，提高出行感受，提升计算效率，不易出现内存溢出问题。