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三维路网下交通拥堵识别方法，首先输入包含时空交通信息与三维的城市路网信息，通过对路网数据结构化建模成图数据，并进行剪枝，构建以目标有向交通流为中心节点的绳结状树形结构。然后，使用基于有向图的卷积网络捕获高阶空间特征。最后针对连续路网特征进行时序分析，同时引入了多模式注意机制来捕获长程时间依赖关系，并识别交通拥堵。本发明通过提出新的方法(ADGCN)提取特征值，将路段作为节点和关联在上游和下游路段之间的有向边，构造一个绳结状图来描述该路的三维交通路网，利用多模型自注意机制在时间维度上分析长程数据依赖关系，提出了识别交通拥堵的新框架；此外还引入了大量不同的环境指标，能够更快并且更加准确的预测拥堵。