本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的城市主干道路速度預(yù)測方法。本發(fā)明調(diào)用高德地圖API收集城市主干道路地圖數(shù)據(jù)；收集車載GPS設(shè)備(新能源汽車從TBOX裝置)中的車輛經(jīng)緯度坐標(biāo)和車輛速度數(shù)據(jù)，對每輛車進(jìn)行道路匹配；根據(jù)道路匹配結(jié)果計(jì)算道路平均通行速度，并以此為特征建立道路通行速度特征矩陣；拓展時(shí)間維度創(chuàng)建道路時(shí)空通行速度特征矩陣；利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提取道路時(shí)空通行速度特征，通過對該模型的訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)未來短時(shí)間內(nèi)主干道路通行速度預(yù)測。本發(fā)明的道路速度預(yù)測方法所需要的車輛數(shù)據(jù)特征少，利用經(jīng)緯度坐標(biāo)實(shí)現(xiàn)道路匹配，減少矢量運(yùn)算；利用車速計(jì)算道路通行速度，且預(yù)測模型考慮了時(shí)間與空間的關(guān)聯(lián)性，提高了預(yù)測準(zhǔn)確性和可靠性。