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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利基于气象信息融合的深度学习交通流量预测方法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：CN119181256B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202411693544.0，技术领域涉及：G08G1/048；该发明授权基于气象信息融合的深度学习交通流量预测方法是由王森;刘文杰;李志钢设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于气象信息融合的深度学习交通流量预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于气象信息融合的深度学习交通流量预测方法，包括以下步骤：步骤1，对交通数据和天气数据进行预处理；步骤2，建立时间对齐模块，解决交通数据与天气数据的时间错位问题；步骤3，对交通数据和天气数据进行嵌入编码；步骤4，建立增强时空卷积网络，交通数据通过增强时空卷积网络提取出时空特征，气象数据通过增强时空卷积网络提取出时序特征；步骤5，建立对比学习模块，对时空特征和时序特征进行特征融合与对比学习；步骤6，生成交通流量的预测值。本发明有效地解决了现有交通流量预测方法在多源数据整合、长时间依赖捕捉以及特征融合等方面的不足，为提升交通流量预测的精度和实际应用的广泛性提供了新的技术途径。

本发明授权基于气象信息融合的深度学习交通流量预测方法在权利要求书中公布了：1.基于气象信息融合的深度学习交通流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，对交通数据和天气数据进行预处理； 步骤2，建立时间对齐模块，解决交通数据与天气数据的时间错位问题； 步骤3，对交通数据和天气数据进行嵌入编码； 步骤4，建立增强时空卷积网络，交通数据通过增强时空卷积网络提取出时空特征，气象数据通过增强时空卷积网络提取出时序特征； 步骤5，建立对比学习模块，对时空特征和时序特征进行特征融合与对比学习； 步骤6，生成交通流量的预测值； 步骤1包括：对交通数据和天气数据进行时间对齐，对缺失值进行处理，然后进行归一化； 步骤2包括：所述时间对齐模块包括交叉相关估计器和时移调整器； 所述交叉相关估计器通过以下公式计算交通数据特征与天气数据特征之间的交叉相关性： 其中，Ri,jδ表示天气数据特征i与交通数据特征j在时间偏移δ时的相关系数，L为滑动窗口的长度，t表示的是时间点，Xi,t-δ表示时间t-δ时的天气数据特征i，μi和σi分别是天气数据特征i的均值和标准差；Xj,t表示交通数据特征j在时间t时的值，μj和σj分别是交通数据特征的均值和标准差； 步骤2中，通过最大化|Ri,jδ|，找到最佳时间偏移量； 步骤2中，所述时移调整器用于对天气数据进行时间调整，调整后的天气数据特征通过以下公式表示： Xaligned,i＝ShiftXweather,i,δi， 其中，Xaligned,i是天气数据特征i调整后的特征，Xweather,i表示原始天气数据特征i，δi是天气数据特征i的最佳时间偏移量；Shift表示时间偏移操作； 步骤3包括：对于交通数据和天气数据，分别通过线性变换和ReLU激活函数进行嵌入编码，交通数据的嵌入过程表示为： Etraffic＝ReLUWtraffic·Vtraffic+btraffic， 其中，Etraffic表示嵌入后的交通数据特征，Wtraffic是嵌入层的权重矩阵，Vtraffic是原始交通数据特征，btraffic是针对交通数据的偏置项；ReLU是激活函数，用于引入非线性，公式为： ReLUx1＝max0,x1， 其中x1表示变量； 天气数据的嵌入过程表示为： Eweather＝ReLUWweather·Vweather_aligned+bweather， 其中，Eweather是嵌入后的天气数据特征，Wweather是用于天气数据的权重矩阵，Vweather_aligned表示经过时间对齐后的天气数据，bweather是针对天气数据的偏置项； 步骤4包括：所述增强时空卷积网络首先使用增强时序卷积网络ETCN来提取交通数据中的时序特征，所述增强时序卷积网络ETCN使用了深度卷积DWConv和点卷积PWConv相结合的方式，通过使用深度卷积DWConv，每个通道都会独立地进行卷积操作，公式为： DWConvx＝x*WDW， 其中，x为输入特征，WDW为深度卷积核； 所述点卷积PWConv通过1×1卷积实现跨通道的特征融合： ConvFFN1x＝PWConv1GELUBNPWConv1x， ConvFFN2x＝PWConv2GELUBNPWConv2x， 其中，BN是批归一化操作，GELU是激活函数，ConvFFN1x表示一个包含点卷积、批归一化和激活函数的复合函数；PWConv1表示一个点卷积操作；ConvFFN2x表示另一个包含点卷积、批归一化和激活函数的复合函数；PWConv2表示另一个点卷积操作； 步骤4中，所述增强时空卷积网络还引入了图注意力网络，所述图注意力网络通过注意力机制来动态分配交通网络中不同节点的连接权重，具体公式为： h'p＝Whp， epq＝LeakyReLUaT[Whp||Whq]， 其中，hp是节点p的特征向量，表示该节点p的属性；hq是节点q的特征向量，表示与节点p相邻的另一个节点q的属性；hy表示对节点p所有的邻居y进行计算关联性；LeakyReLU是带泄漏的线性整流单元；h'p是节点p的线性变换后的特征；epq是节点p和q之间的注意力系数，epk是节点p和k之间的注意力系数；W表示用于节点特征的线性变换权重矩阵；a是注意力机制中的权重向量；Np是节点p的邻居集合，αpq是经过softmax归一化后的注意力权重；exp是自然指数函数；T表示矩阵转置；表示节点p的新的特征表示； 步骤5包括：所述对比学习的损失函数L为： 其中，simzm,zn表示第m个特征向量zm和第n个特征向量zn的余弦相似度，V是样本对的数量，τ为控制特征分离尺度的温度参数； 步骤6包括：通过全连接层将多维特征向量转换为具体的输出值： ypred＝Wfc·F+bfc， 其中，ypred为预测的交通流量值，F为对比学习模块输出的融合特征，Wfc和bfc分别是全连接层的权重和偏置。

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