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本发明公开了一种新型时空特征的车流量预测的方法，包括以下步骤:步骤1，将交通流量数据利用自编码器提取城市路网的主要特征；步骤2，利用GCN学习提取自编码器得到主要拓扑结构之后的数据进而获得空间依赖性；步骤3，将利用GCN训练之后的数据放入GRU中，GRU学习路网动态变化获得时间依赖性。本发明的车流量预测方法，采用了以上三个算法组合，对交通流量的时间、空间以及主要特征的学习，使得对交通流量预测的准确度得到了提升。

一种新型时空特征的车流量预测的方法

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