基于图卷积神经网络的城市交通流预测方法及介质

摘要

本发明公开了一种基于图卷积神经网络的城市交通流预测方法和介质，其中方法包括：获取原始数据；根据每个节点对应的经纬度信息生成距离矩阵；根据限速平均值和距离矩阵计算可达矩阵；构建用于预测交通流速的初始交通流预测模型，并将交通流速信息和可达矩阵输入到初始交通流预测模型，以便初始交通流预测模型根据交通流速信息和可达矩阵输出交通流速预测值；对初始交通流预测模型进行训练，以确定最终的交通流预测模型；将待预测交通流速信息和待预测可达矩阵输入交通流预测模型，以便通过交通流预测模型对未来交通流进行预测；实现对城市交通路网的空间特征进行有效提取，提高交通流预测的精准度，并且，提高该预测方法的普适性，使其便于推广。