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基于时空少样本学习的交通量预测方法的研究与实现

一、引言

随着城市化进程的加速和汽车拥有量的不断增长，交通流量预测变得尤为重要。精确的交通流量预测有助于交通管理部门的决策和公众的日常出行安排。传统的交通量预测方法在处理大样本、高维度的时空数据时，往往面临数据稀疏、信息丢失等问题。因此，本文提出了一种基于时空少样本学习的交通量预测方法，旨在解决上述问题。

二、背景及意义

在传统的交通流量预测中，大多数方法都依赖于大量数据样本进行模型训练。然而，在实际应用中，特别是在交通领域，时空数据的获取往往受到多种因素的影响，如地理位置、天气、时间等，导致样本数量有限。此外，高维度的时空数据也给模型的训练带来