一种基于频域归一化的交通道路占用率预测方法及系统

本发明涉及一种基于频域归一化的交通道路占用率预测方法及系统，属于时间序列预测技术领域，解决了现有技术中未有效解决时间预测中交叉变量依赖漂移的问题，包括：步骤S1：收集交通道路占用率数据集的历史多元时间序列数据作为原始数据，进行标准化预处理，获得包含多个变量序列的标准数据集；步骤S2：构建基于频率域分解的时间序列归一化预测模型，包括归一化模块、非平稳预测网络模型和反归一化模块；步骤S3：训练时间序列归一化预测模型，通过联合优化时间域和频率域损失实现参数更新，得到训练好的时间序列归一化预测模型；步骤S4：将训练好的时间序列归一化预测模型应用于交通道路拥堵率的未来多元时间序列预测，输出各变量的未来趋势。