一种交通服务运力需求预测方法及系统

本发明涉及交通服务技术领域，尤其涉及一种交通服务运力需求预测方法及系统，方法包括：采集用于预测的历史运营数据、轨迹数据、客流计数数据及外部影响因子数据，对其进行预处理并划分为若干空间归属；基于预处理后的数据构建时序特征、周期性特征、邻区空间特征、即时可用运力特征集外部因子特征；基于季节性自回归移动平均模型生成短期基线预测，构建并训练时空混合神经网络模型以提取空间归属的空间相关性及时间动态，输出时空深度预测结果，并与短期基线预测综合，得到未来多步时段的需求预测值；以满足运力水平且最小化调度成本为目标，建立包括车辆可用性、轮班约束及转移时间约束的整数规划模型并求解，生成车辆分配或班次建议。