一种基于多模型融合短时交通预测的应急车道控制方法

本发明公开了一种基于多模型融合短时交通预测的应急车道控制方法，属于智能交通系统技术领域。本发明通过融合GNN、LSTM和ARIMA三种模型的优势，能够同时捕捉到交通网络中的空间依赖性、时间依赖性和数据的趋势特征，显著提升了交通流量预测的精度；通过优化融合模型权重，本发明在保证预测精度的前提下，提高了模型的计算效率，满足了交通管理中实时决策的需求，并且本发明基于高精度的短时交通预测结果，能够为应急车道的动态开放和关闭决策提供科学依据，从而更高效地利用道路资源，缓解交通拥堵；本发明的融合模型具有较强的泛化能力，能够适应交通网络中复杂多变的交通流特性和突发事件的影响，为交通管理部门提供了更加灵活和可靠的决策支持。