一种基于因果分类去偏的城市交通数据预测方法

本发明涉及一种基于因果分类去偏的城市交通数据预测方法，属于时空数据挖掘技术领域，本发明提出了一种基于因果分类去偏的城市交通数据预测方法，利用空间邻接关系和时间位置，通过因果干预修正城市时空数据分布偏态在因果挖掘上的影响，恢复隐藏在观测数据中的时空因果关系，采纳空间邻近性关系和时间位置等先验信息学习因果图，并引入了跨越不同时间片段的时空因果传递机制，以强化时空因果表征，从而显著提升了城市交通数据预测的精确度与稳健性，有效提升了预测模型的精度、鲁棒性和泛化能力。