[发明专利]基于对抗网络的交通流量预测方法、系统、设备及存储介质

摘要

本发明涉及一种基于BIDAF‑GAN双向注意流对抗网络的交通流量预测方法，包括步骤，把各个方向各条道路的不同车辆的交通流量数据通过矢量转化排列成同向的六边形流量链路图；每个六边形流量链路图代表某一个时刻T下固定距离之间各车的空间位置信息图H，获取H图中相关综合信息构建样本集，所述综合信息包括某时刻车流、车速、GPS位置信息、地图、天气信息、社会活动，将样本集按比例分为训练集和测试集；将训练集输入双向注意流对抗网络BIDAF‑GAN进行训练，直至损失函数在测试集上收敛得到交通流量预测模型得到预测网络结构GNET；将某时刻道路综合数据输入预测网络结构GNET预测该道路交通流量信息。