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本发明公开了基于元学习的网联车辆速度预测方法，所述方法概括为：利用归一化方法对网联车辆驾驶数据进行预处理以及构建预测模型的学习任务集；结合元学习方法构建时间‑通道注意力卷积网络速度预测模型以提高预测模型的适应性；将上述基于元学习的网联车辆速度预测模型在大量的学习任务上展开学习并得到元学习器；将元学习器在新道路环境下通过少量数据进行几轮训练即可生成适应新环境的时间‑通道注意力卷积网络的参数并可达到很高的预测精度。