城市交通流量周期性变化模式识别与分析预测方法

本发明提供城市交通流量周期性变化模式识别与分析预测方法，涉及交通流量预测技术领域，包括获取多源交通流量数据并进行时域分解，提取车辆通过量序列中的周期分量；基于滑动时间窗口对周期分量进行多尺度周期性检测，通过计算不同时间窗口长度下的自相关性特征，识别日周期、周周期与季节周期模式，得到多层级周期模式特征；基于路网节点拓扑关系与多层级周期模式特征，构建周期模式的空间传播模型，识别周期性变化在路网中的传播路径与时延；建立周期异常偏离检测机制，识别周期模式突变的节点与时间段。本发明能够准确识别多尺度周期模式，揭示周期变化的空间传播规律，有效检测周期异常，提高交通流量预测精度。