一种基于图注意力卷积网络的交通流量预测方法

摘要

本发明涉及一种基于图注意力卷积网络的交通流量预测方法，旨在预测中长时间交通车流量，属于城市交通规划及流量预测技术领域。包括：步骤1：对交通流量数据预处理，输出预处理完成后的数据序列；步骤2：基于预处理完成后的数据序列，提取数据序列的空间特征以及时间特征；步骤3、输入经过步骤2两个AGA块的特征提取，经过一层全连接层得到下一时刻预测结果。所述方法未使用无法并行训练的递归结构，模型的所有组件都是卷积结构，可以减少训练时间；所述方法是首次尝试结合基于频谱的图卷积网络和基于空间的卷积网络，分别提取空间特征和时间特征,在时空交通网络上算法表现出众。