一种基于PointNET的短时交通流速度预测方法

本发明涉及一种基于PointNET的短时交通流预测方法，属于交通预测领域，方法包括：从道路交通传感器中获取t个时刻的交通流速度，并选取其中任意两个连续时刻的交通流速度数据V和V，每个时刻的数据包含N个交通节点的速度值，形成N×1的向量；构建MPENT模型并进行优化，输入速度数据到优化后的MPENT模型中进行局部特征提取，通过最大池化操作聚合路网全局特征，并与局部特征拼接，利用MLP网络对拼接后的特征进行非线性映射，输出未来时刻的交通流速度预测结果。本发明用PointNet进行节点特征提取，使模型能够直接处理不定数量和顺序的点，适用于更多类型的应用场景，具有高度灵活性与可扩展性。