1.基于气象信息融合的深度学习交通流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，对交通数据和天气数据进行预处理；

步骤2，建立时间对齐模块，解决交通数据与天气数据的时间错位问题；

步骤3，对交通数据和天气数据进行嵌入编码；

步骤4，建立增强时空卷积网络，交通数据通过增强时空卷积网络提取出时空特征，气象数据通过增强时空卷积网络提取出时序特征；

步骤5，建立对比学习模块，对时空特征和时序特征进行特征融合与对比学习；

步骤6，生成交通流量的预测值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1包括：对交通数据和天气数据进行时间对齐，对缺失值进行处理，然后进行归一化。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤2包括：所述时间对齐模块包括交叉相关估计器和时移调整器；

所述交叉相关估计器通过以下公式计算交通数据特征与天气数据特征之间的交叉相关性：，

其中， 表示天气数据特征 与交通数据特征 在时间偏移 时的相关系数， 为滑动窗口的长度，表示的是时间点， 表示时间 时的天气数据特征 ， 和 分别是天气数据特征 的均值和标准差； 表示交通数据特征 在时间 时的值， 和 分别是交通数据特征的均值和标准差。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤2中，通过最大化 ，找到最佳时间偏移量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤2中，所述时移调整器用于对天气数据进行时间调整，调整后的天气数据特征通过以下公式表示：，

其中， 是天气数据特征 调整后的特征， 表示原始天气数据特征 ， 是天气数据特征 的最佳时间偏移量；Shift 表示时间偏移操作。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤3包括：对于交通数据和天气数据，分别通过线性变换和ReLU激活函数进行嵌入编码，交通数据的嵌入过程表示为： ，

其中， 表示嵌入后的交通数据特征， 是嵌入层的权重矩阵， 是原始交通数据特征， 是针对交通数据的偏置项；ReLU 是激活函数，用于引入非线性，公式为： ，

其中 表示变量；

天气数据的嵌入过程表示为：

，

其中， 是嵌入后的天气数据特征， 是用于天气数据的权重矩阵，表示经过时间对齐后的天气数据， 是针对天气数据的偏置项。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤4包括：所述增强时空卷积网络首先使用增强时序卷积网络ETCN来提取交通数据中的时序特征，所述增强时序卷积网络ETCN使用了深度卷积DWConv和点卷积PWConv相结合的方式，通过使用深度卷积DWConv，每个通道都会独立地进行卷积操作，公式为： ，

其中，为输入特征， 为深度卷积核；

所述点卷积PWConv通过1×1卷积实现跨通道的特征融合： ，

，

其中， 是批归一化操作， 是激活函数，ConvFFN1(x)表示一个包含点卷积、批归一化和激活函数的复合函数；PWConv1表示一个点卷积操作； 表示另一个包含点卷积、批归一化和激活函数的复合函数；PWConv2表示另一个点卷积操作。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，步骤4中，所述增强时空卷积网络还引入了图注意力网络，所述图注意力网络通过注意力机制来动态分配交通网络中不同节点的连接权重，具体公式为： ，

，

，

，

其中， 是节点 p的特征向量，表示该节点p的属性； 是节点 q的特征向量，表示与节点p相邻的另一个节点q的属性； 表示对节点p所有的邻居y进行计算关联性；LeakyReLU是带泄漏的线性整流单元； 是节点 的线性变换后的特征； 是节点 和 之间的注意力系数， 是节点 和k之间的注意力系数； 表示用于节点特征的线性变换权重矩阵； 是注意力机制中的权重向量； 是节点 的邻居集合， 是经过 softmax 归一化后的注意力权重；exp是自然指数函数；T表示矩阵转置； 表示节点 p的新的特征表示。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，步骤5包括：所述对比学习的损失函数L为： ，

其中， 表示第m个特征向量 和第n个特征向量 的余弦相似度，V是样本对的数量，为控制特征分离尺度的温度参数。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，步骤6包括：通过全连接层将多维特征向量转换为具体的输出值： ，

其中， 为预测的交通流量值， 为对比学习模块输出的融合特征， 和 分别是全连接层的权重和偏置。