摘要

交通流量预测是智能交通系统中的重要一环，其能够为城市管理提供数据支持和建议，在一定程度上缓解交通拥堵和交通安全等问题。为了提升交通流量预测的准确性，本文在考虑交通数据时间和空间依赖性的基础上，采用空域和时域特征嵌入技术将外部因素整合进交通网络中。结果表明，与传统的交通流量预测模型相比，采用数据融合方法能够增强模型的信息感知能力，从而提升模型性能。该方法旨在提高城市交通效率及出行体验等方面产生积极效果。

关键词