一种交通流量预测方法及电子设备

本申请提供了一种交通流量预测方法及电子设备，包括获取目标路网的实时交通状态数据及多源外部数据；基于实时交通状态数据及多源外部数据，构建目标路网中各路段的特征向量；并基于各路段的特征向量的相似度确定各路段之间的动态关联关系；以各路段之间的动态关联关系为图拓扑结构，利用图神经网络对实时交通状态数据及多源外部数据进行特征提取，得到多源融合特征；基于多源融合特征，预测目标路网的交通流量。本发明通过实时构建路网中各路段的动态关联关系，使得模型在面对拥堵疏导、突发事故、恶劣天气等复杂动态场景时，依然能够保持对路网状态的敏锐感知与准确预测，显著提升了交通流量预测的鲁棒性。