基于多尺度时空模型的长期交通流量预测方法及系统

本发明公开了一种基于多尺度时空模型的长期交通流量预测方法及系统，该方法包括：获取并预处理多路段的交通流实时数据，得到预处理数据；构建包含多尺度卷积网络特征提取与时空建模能力的模型；通过模型提取局部特征；对局部特征进行节点重要性编码和时间序列编码，并基于节点空间关系优化注意力机制；对编码后的局部特征执行线性投影并提取高阶特征，基于高阶特征优化模型参数；通过优化后的模型的注意力机制实现特征信息交互，以基于高阶特征映射得到未来长期交通流量预测结果。通过模型结合结构编码和动态注意力机制，显著提升了交通流量预测的精度、训练效率及空间拓扑感知能力，实现了更精准的交通数据预测支撑。