一种基于区域划分的未知轨迹旅行时间估计方法

本发明涉及时间估计技术领域，尤其是涉及一种基于区域划分的未知轨迹旅行时间估计方法。所述方法包括基于拓扑构建对获取的数据集进行数据预处理；对预处理后的数据进行特征选择和特征编码；构建基于PyTorch深度学习的未知轨迹旅行时间估计模型，其中包括区域路段表征预训练、跨区域递归路径生成、区域特征编码和多表征融合与时间估计；输出出行时间估计结果。克服了轨迹缺失或轨迹难以获取时模型无法使用的问题，提升了方法的适用范围与数据利用效率。