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交通流預測作為智能交通系統的一個關鍵問題，是國內外交通領域的硏究熱點。交通流預測的主要挑戰在于交通流數據本身具有復雜的時空關聯，且易受各種社會事件的影響。針對這些挑戰，提出一種用于交通流預測的深度學習框架。一方面，針對道路網絡非歐氏的空間關聯以及交通流時序數據的時間關聯，設計了一種融合圖卷積神經網絡和循環神經網絡的特征抽取子網絡;另一方面，針對社會事件對交通流的潛在影響，設計了一種基于卷積神經網絡的社會事件特征抽取子網絡。最后融合時空關聯特征抽取子網絡和社會事件特征抽取子網絡，實現交通流預測模型。為了驗證模型的有效性，文中基于真實交通流數據進行了實驗。結果表明，所提模型與傳統的預測模型相比具有較髙的準確度，準確度提髙了3%~6%。
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