[发明专利]一种交通流量预测方法、系统、装置及可读存储介质

权利要求书

1.一种交通流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

根据交通流量特征搭建GAT-FNCL预测模型；

训练GAT-FNCL预测模型；

向GAT-FNCL预测模型中输入时间序列，输出预测结果。

2.根据权利要求1所述的交通流量预测方法，其特征在于，所述交通流量特征包括区域流动特征、区域依赖特征和时间特征。

3.根据权利要求2所述的交通流量预测方法，其特征在于，所述区域流动特征为利用交通流量轨迹中的经纬度信息将其所在范围划分为一个w×h的网格地图，将每一个区域视为一个节点，构建不同区域之间的流量有向图，区域有向图信息其中，h和w分别为时空图的长和宽。

4.根据权利要求2所述的交通流量预测方法，其特征在于，所述区域依赖特征为利用交通流量轨迹中的经纬度信息将其所在范围划分为一个w×h的网格地图，根据给定的时间区间，统计网格地图中的每一区域在该时间段中的流入数量和流出数量，每次的采集信息表示当前时间段每个区域的流量。

5.根据权利要求2所述的交通流量预测方法，其特征在于，所述时间特征通过以下方法得到：

历史已知区域流量信息X_area如下：

X_area＝{X₁，X₂，…，X_t}

其中，t表示已知流量序列的结尾，h和w分别为时空图的长和宽，采集顺序时间和周期时间的数据作为输入，得到顺序特征和周期特征，顺序时间序列X_o如下：

X_o＝{X_t-l，X_t-l+1，...，X_t}

其中，l表示采集的长度，则周期时间序列X_c如下：

X_c＝{X_t-nk-p，X_t-nk-p+1，...，X_t-nk，...，X_t-n-1，X_t-n}

其中，k表示周期长度，p表示每个周期序列的长度，n表示设定的周期窗口大小。