上海人工智能创新中心林懿伦获国家专利权
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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心申请的专利一种数据驱动的交通仿真方法、系统及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117371302B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311168560.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种数据驱动的交通仿真方法、系统及存储介质是由林懿伦;王锭;汪旭鸿;陈亮;姚升悦设计研发完成，并于2023-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种数据驱动的交通仿真方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种数据驱动的交通仿真方法、系统及存储介质，其中方法包括以下步骤：获取多源交通数据；定义动态异质图结构，将多源交通数据转换为交通系统图结构，所述交通图结构中的节点代表交通参与者，边代表交通参与者之间的关系；基于交通图结构，使用动态图学习算法对交通模式进行学习，并对用户所需场景进行模拟，实现交通仿真。与现有技术相比，本发明具有模型简单、适用于复杂交通环境、仿真效率高等优点。
本发明授权一种数据驱动的交通仿真方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数据驱动的交通仿真方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多源交通数据； 定义动态异质图结构，将多源交通数据转换为交通图结构，所述交通图结构中的节点代表交通参与者，边代表交通参与者之间的关系； 基于交通图结构，使用动态图学习算法对交通模式进行学习，并对用户所需场景进行模拟，实现交通仿真； 所述动态图学习算法基于HGT实现，假定节点v的输入特征为历史时刻的节点特征，目标节点的输出表示为待预测节点特征，为了从所有邻居节点聚合信息到目标节点，通过使用多头注意力机制和消息传递机制更新向量，并基于预测目标节点输出： ， ， 其中，表示智能体，边表示节点智能体之间的关系；是需要在训练过程中学习的参数，用于在将聚合特征向量传递到激活函数并添加在前一层的特征向量之前，对进行变换；表示注意力机制，它确定了节点和节点之间的边的重要性；代表消息传递机制，表示从节点到节点通过边传递的消息。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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