考虑数据缺失的图卷积递归神经网络道路交通流预测方法

1.一种考虑数据缺失的图卷积递归神经网络道路交通流预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的考虑数据缺失的图卷积递归神经网络道路交通流预测方法，其特征在于，在步骤1中，对数据进行缺失处理具体如下：

3.根据权利要求2所述的考虑数据缺失的图卷积递归神经网络道路交通流预测方法，其特征在于，在步骤1中，对数据集划分和归一化处理具体如下：

4.根据权利要求3所述的考虑数据缺失的图卷积递归神经网络道路交通流预测方法，其特征在于，在步骤1中，构建探测器图具体如下：

5.根据权利要求1所述的考虑数据缺失的图卷积递归神经网络道路交通流预测方法，其特征在于，所述步骤2具体如下：

6.根据权利要求5所述的考虑数据缺失的图卷积递归神经网络道路交通流预测方法，其特征在于，在步骤3中，使用广义神经元激活函数，通过神经网络处理高斯混合模型的参数，由此构建考虑数据缺失的图卷积网络，具体如下：

7.根据权利要求6所述的考虑数据缺失的图卷积递归神经网络道路交通流预测方法，其特征在于，在步骤4中，考虑数据丢失的图形卷积门控递归单元计算如下：

8.根据权利要求1-7任一项所述的考虑数据缺失的图卷积递归神经网络道路交通流预测方法，其特征在于，还包括：根据已有评价指标对模型效果进行评价。