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一种基于重构交通网络的图聚合机制的道路交通流预测方法,包括以下步骤:(1)针对各车道的交通流量数据,根据原始道路邻接矩阵获得车道连接关系,获取有连接的车道的时间相关性,并按照相关性降序排序获得各车道的高阶邻域,基于各车道的高阶邻域重构车道间的邻接关系,实现道路网络重构;(2)获取时间序列上的重构道路交通网络,通过GraphSAGE获得聚合的路网空间特征序列并将其作为LSTM模型的输入,经LSTM提取聚合后的路网空间特征中的时序特征,输出未来时刻的交通流量预测结果,实现道路交通流量预测。本发明提升了模型实现长期流量预测的稳定性和准确性,实现了短时和长时的交通流量预测。