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本发明提出了一种基于自适应图嵌入的起始地‑目的地时间预测方法和装置，属于智能交通时间预测领域。包括得到包含时间戳、区、经纬度和车辆平均速度等卡口传感器信息；基于获取到的数据提取内部属性和外部属性特征。构建了“时隙‑路段‑速度”的非负张量，通过张量分解得到一个稠密的张量。通过混合神经网络，来有效提取给定轨迹的行驶速度特征。针对路网的时空特征，构造自适应路网邻接矩阵，有效捕获动态路网结构的特征。采用注意力机制自动分配外部属性的影响权重，提高模型预测的精确度。该模型表示，准确、可靠的行程时间预测是构建智能交通系统不可或缺的部分，可应用于人们日常出行和交通管理部门制定方案等。
