1.一种时间预测模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的时间预测模型训练方法，其特征在于，所述第二路线特征向量包括第一路线特征隐变量和路线特征方差；
3.根据权利要求1所述的时间预测模型训练方法，其特征在于，所述根据所述预估到达时间和所述实际到达时间得到时间预测损失值，包括：
4.根据权利要求1所述的时间预测模型训练方法，其特征在于，所述路线重建特征向量包括各条所述路段样本的路段重建特征向量；所述根据所述路线重建特征向量和所有所述路段特征信息得到重建损失值，包括：
5.根据权利要求1所述的时间预测模型训练方法，其特征在于，所述时间预测模型包括特征向量生成网络；所述通过时间预测模型提取所述路线特征集合的第一路线特征向量，包括：
6.根据权利要求1所述的时间预测模型训练方法，其特征在于，所述时间预测模型包括变分自编码器，所述变分自编码器包括编码器；所述对所述第一路线特征向量进行维度转换得到第二路线特征向量，包括：
7.根据权利要求1所述的时间预测模型训练方法，其特征在于，所述时间预测模型包括变分自编码器，所述变分自编码器包括解码器；所述对所述第二路线特征向量进行向量拟合得到路线重建特征向量，包括：
8.根据权利要求1所述的时间预测模型训练方法，其特征在于，所述时间预测模型包括到达时间预估网络，所述第二路线特征向量包括第一路线特征隐变量；
9.一种时间预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
10.根据权利要求9所述的时间预测方法，其特征在于，所述待预估路线包括至少一条路段，所述路线特征包括各个所述路段的路段特征，所述时间预测模型包括特征向量生成网络、变分自编码器和到达时间预估网络；
11.根据权利要求9或10所述的时间预测方法，其特征在于，所述时间预测方法还包括：
12.一种时间预测模型训练装置，其特征在于，包括：
13.一种电子设备，其特征在于，包括：
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序被处理器执行时用于实现如权利要求1至8任意一项所述的时间预测模型训练方法，或者实现如权利要求9至11任意一项所述的时间预测方法。
15.一种计算机程序产品，包括计算机程序或计算机指令，其特征在于，所述计算机程序或所述计算机指令存储在计算机可读存储介质中，计算机设备的处理器从所述计算机可读存储介质读取所述计算机程序或所述计算机指令，所述处理器执行所述计算机程序或所述计算机指令，使得所述计算机设备执行如权利要求1至8任意一项所述的时间预测模型训练方法，或者执行如权利要求9至11任意一项所述的时间预测方法。