基于图神经网络的交通流量预测方法研究.pptx

基于图神经网络的交通流量预测方法研

究

汇报人：XXX

2025-X-X

目录

1.引言

2.图神经网络概述

3.交通流量预测数据预处理

4.基于图神经网络的交通流量预测模型

5.实验设计与结果分析

6.模型评估与优化

7.结论与展望

01

引言

研究背景

交通拥堵现状

随着城市化进程的加快，我国城市交通拥堵问题日益严重。据统计，

全国主要城市高峰时段平均车速仅为20-30公里/小时，严重影响了市

民出行效率。交通拥堵不仅造成经济损失，还影响了市民生活质量。

预测需求迫切

为缓解交通拥堵，提高道路通行效率，交通流量预测技术成为研究热

点。通过预测未来一段时间内的交通流量，交通管理部门可以提前采

取调控措施，优化交通信号灯配时，减少交通拥堵。预测准确率每提

高1%，可减少10%的交通延误。

传统方法局限性

传统的交通流量预测方法主要基于历史数据和统计模型，如时间序列

分析、回归分析等。但这些方法难以处理交通网络中的复杂关系，预

测精度有限。随着大数据和人工智能技术的发展，基于图神经网络的

预测方法逐渐成为研究热点，有望解决传统方法的局限性。

研究意义

缓解交通拥堵提升出行体验优化资源配置

通过预测交通流量，提前优化交准确预测交通流量，有助于减少交通流量预测有助于合理分配交

通信号灯配时，减少交通拥堵，出行时间，提高市民出行体验。通资源，提高公共交通运营效率。

提高道路通行效率。据研究，每据统计，准确率每提高1%，市民例如，通过预测交通流量，可以

减少1%的交通拥堵，可提高10%平均出行时间可缩短5分钟。优化公交车路线和时间表，提高

的道路通行能力。公共交通的吸引力。

研究现状

传统方法分析机器学习方法

传统方法如时间序列分析和回归分析，近年来，机器学习方法在交通流量预

虽然应用广泛，但难以处理交通网络