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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍國防科技大學申請的專利一種基于深度學習的交通預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116403397B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211651167.5，技術領域涉及：G08G1/01；該發明授權一種基于深度學習的交通預測方法是由魏迎梅;高敏;楊雨璇;韓貝貝;謝毓湘;康來;蔣杰設計研發完成，并于2022-12-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的交通預測方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于深度學習的交通預測方法，包括：獲取表征第一數量個歷史時間步的交通狀態信息和時空信息的歷史表征以及表征第二數量個未來時間步的時空信息的未來表征；應用第一BERT模型對所述歷史表征進行處理，獲取第一狀態編碼；將所述第一狀態編碼與所述未來表征相加，得到預測表征；應用第二BERT模型對所述預測表征進行處理，獲取預測的交通狀態。通過以上方式，本發明能夠有效捕獲交通數據中隱藏的時空依賴性，提高長期預測的準確率。

本發明授權一種基于深度學習的交通預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的交通預測方法，其特征是，所述基于深度學習的交通預測方法包括： 獲取表征第一數量個歷史時間步的交通狀態信息和時空信息的歷史表征以及表征第二數量個未來時間步的時空信息的未來表征； 應用第一BERT模型對所述歷史表征進行處理，獲取第一狀態編碼； 將所述第一狀態編碼與所述未來表征相加，得到預測表征； 應用第二BERT模型對所述預測表征進行處理，獲取預測的交通狀態。 所述應用第一BERT模型對所述歷史表征進行處理，獲取第一狀態編碼，包括： 對所述歷史表征進行時間注意力計算，獲取第一時間注意力編碼； 對所述第一時間注意力編碼進行空間注意力計算，獲取第一空間注意力編碼； 對所述第一空間注意力編碼進行層歸一化處理，得到第一狀態編碼； 所述對所述歷史表征進行時間注意力計算，獲取第一時間注意力編碼，包括： 將所述歷史表征分解為時間步和節點粒度，根據所述歷史表征計算所述第一BERT模型中任一節點的任一時間步的當前層的時間注意力的時間輸入向量，所述時間輸入向量包括時間查詢向量、時間鍵向量以及時間值向量； 根據所述時間查詢向量和所述時間鍵向量應用激活函數計算當前層的第一時間注意力權重； 對當前層的所述第一時間注意力權重與所述時間值向量進行加權求和，并與上一層的第一時間注意力編碼進行殘差連接，得到當前層的第一時間注意力編碼。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國人民解放軍國防科技大學，其通訊地址為：410003 湖南省長沙市開福區德雅路109號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。