一种数据增强的细粒度少样本交通流预测方法及系统

本申请公开了一种数据增强的细粒度少样本交通流预测方法及系统，所述方法包括：获取城市的交通流数据；对所述交通流数据进行处理，得到所述城市对应的多个子数据集，其中，所述城市包括源区域和目标区域；确定多个所述子数据集中各自对应的时空特征数据；根据多个所述时空特征数据和所述交通流数据进行模型训练，得到训练好的迁移学习模型，并根据训练好的迁移学习模型对所述目标区域进行交通流预测，得到交通流预测结果。本申请通过精细化的数据划分、时空特征提取和迁移预测，实现了对交通流数据的细粒度少样本预测，提高了迁移预测的准确性和泛化能力。