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龍圖騰網獲悉重慶郵電大學申請的專利一種基于時空注意力網絡的交通流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：CN115936069B 。

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：202211616313.0，技術領域涉及：G06N3/0464；該發明授權一種基于時空注意力網絡的交通流預測方法是由馬創;顏莉;劉帥武;冉鑫;胡錦浩設計研發完成，并于2022-12-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于時空注意力網絡的交通流預測方法在說明書摘要公布了：本發明屬于時空數據預測領域，具體涉及一種基于時空注意力網絡的交通流預測方法，包括：采集實時交通流數據，對實時交通流數據進行預處理；將預處理后的實時交通流數據輸入到時空注意力網絡模型提取實時交通流數據的時間特征、空間特征；將時間特征和空間特征拼接并輸入時空注意力模塊，自適應的融合時間特征和空間特征，輸出時空特征；將時空注意力網絡輸出的時空特征通過全連接層生成預測的交通流數據。本發明通過使用附有殘差連接的時間卷積網絡緩解了處理長時間序列可能遇到的梯度消失問題和網絡深度增加的網絡退化問題；通過圖注意力機制結合node2vec能夠更有效的建模空間相關性并自適應地學習空間特征，提高了交通流預測精確度。

本發明授權一種基于時空注意力網絡的交通流預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于時空注意力網絡的交通流預測方法，其特征在于，包括： S1：通過城市交通道路上的傳感器采集實時交通流數據，對采集到的實時交通流數據進行預處理； 所述交通流數據包括：各個路段的每間隔t時刻的車道內平均車速、通過的車輛數目和車道內的車輛密度； S2：將預處理后的實時交通流數據輸入到時空注意力網絡模型，時空注意力模型包括空間相關性提取模塊、時間相關性提取模塊和時空注意力模塊； S3：通過時間相關性提取模塊提取實時交通流數據的時間特征； 通過時間相關性提取模塊提取實時交通流數據的時間特征，包括： h′t＝ReLU[ht||Y]Wh+bh 其中,h′t表示時間特征，ht表示擴張因果卷積在時刻t的輸出時間特征，Y表示交通流時間序列，Wh和bh分別表示訓練過程中的權重和偏差量； S4：通過空間相關性提取模塊提取實時交通流數據的空間特征； 通過空間相關性提取模塊提取實時交通流數據的空間特征，包括： 所述空間相關性提取模塊包括：圖注意力網絡層、非線性層、node2vec層、全連接神經網絡層； S41：使用圖注意力網絡層學習交通道路網絡中節點與節點之間的復雜一階鄰域空間相關性，根據節點與節點之間的復雜一階鄰域空間相關性通過圖注意力機制獲取每一個節點對于其一階鄰域節點的注意力系數，使用softmax函數對所有一階鄰居節點計算出的注意力權重進行統一的歸一化處理，將節點i所有一階鄰域節點j的特征和對應的注意力權重系數進行加權求和，通過非線性層生成每個節點的一階鄰域空間特征； S42:通過node2vec層學習交通道路網絡中帶有全局信息的節點空間特征表示，將學習到的特征向量輸入全連接神經網絡層，得到帶有全局信息的空間特征，將學習到的一階鄰域空間特征和帶有全局信息的空間特征進行連接操作，得到節點的輸出空間特征； S5：將提取到的時間特征和空間特征拼接并輸入時空注意力模塊，自適應的融合時間特征和空間特征，輸出時空特征； S6：將時空注意力網絡輸出的時空特征通過全連接層生成預測的交通流數據。

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重慶郵電大學，其通訊地址為：400065 重慶市南岸區南山街道崇文路2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”。