一种基于时空同步信息感知的多步长时空图数据预测方法

本发明公开了一种基于时空同步信息感知的多步长时空图数据预测方法，包括以下步骤，步骤1，构造聚合邻接矩阵和时空特征矩阵；步骤2，依据步骤1中构造的时空图，通过时域卷积网络从历史时空序列中提取全局时序依赖特征，将时序依赖特征和聚合邻接矩阵拼接后送入图卷积门控网络提取时空同步信息；步骤3，结合时域卷积网络和图卷积门控网络，运用注意力Seq2Seq网络构造3个组件，依次对短时时空特征、日周期时空特征和周周期时空特征进行建模；步骤4，融合短时时空特征、日周期时空特征和周周期时空特征并输入至全连接层，得到最终预测结果。本发明全面考虑时空图数据的时空融合特征和数据结构多样性，能提升时空图数据的多步长预测精度与稳健性。