【AI时空分析】基于 GNN 的城市交通流量预测：图神经网络在智慧交通中的实战应用💡 摘要: 本文系统介绍如何使用图神经网络（GNN）进行城市交通流量预测。通过构建道路网络图模型，结合 GCN（图卷积网络）和 LSTM 捕捉时空依赖关系，实现高精度的短时交通流预测。涵盖图数据结构设计、邻接矩阵构建、时空特征融合、模型训练优化等核心技术。包含完整的 PyTorch Geometric 代码实现、北京市真实路网数据集处理流程，以及与传统方法（ARIMA、LSTM）的对比实验。预测精度提升 15-20%，适合算法工程师、数据科学家和智慧城市开发者学习。