一种面向数据丢失的大规模网络交通状态多参数协同预测方法

本发明涉及了一种面向数据丢失的大规模网络交通状态多参数协同预测方法。所述方法包括以下步骤：S1，获取目标交通网络的交通状态参数历史信息并对所获取数据进行预处理；S2，构建大规模路网交通多参数节点图，提出面向多种数据丢失情况的自适应张量图网络架构，其输入为历史交通状态多参数数据与交通节点图，输出为未来时刻的交通流量预测结果；在本发明中，通过构建自适应张量图网络架构，深度融合了交通参数间的物理耦合关系与路网拓扑结构，能够有效利用多参数间的内在关联性进行协同学习与信息互补。