一种基于时空图卷积神经网络的交通拥塞传播预测方法

摘要

本发明提供一种基于时空图卷积神经网络的交通拥塞传播预测方法，涉及交通大数据挖掘与分析技术领域。本发明通过获取交通数据源数据，制作交通速度数据集和传感器网络邻接矩阵数据，采用数据驱动的方式，引入时空图卷积神经网络，提升目标路段交通速度预测精度。将速度预测模块引入拥塞传播模型框架中，提升交通拥塞预测精度，准确表征交通拥塞传播过程，解决了现有的交通拥塞传播预测方案在空间特征提取不佳所导致的预测精度低、算法运算耗时等问题，预测拥塞发生路段在未来时间段里对其临近交通道路的传播情况。