南方科技大学余剑峤获国家专利权
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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利交通流预测方法、装置、电子设备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：CN114154683B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202111340242.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权交通流预测方法、装置、电子设备及存储介质是由余剑峤;宋晓壮设计研发完成，并于2021-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本交通流预测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种交通流预测方法、装置、电子设备及存储介质，属于交通预测技术领域。本发明的交通流预测方法包括获取交通时空概率图；对交通时空概率图进行参数化处理，得到交通时空参数；利用预设的特征提取网络对交通时空参数进行特征提取，得到全局嵌入特征向量和动态嵌入特征向量；将全局嵌入特征向量和动态嵌入特征向量映射至预设的向量空间，得到推理参数；根据预设的递归图卷积模块和推理参数，构建时空序列网络；利用时空序列网络对当前交通流进行预测，得到预测交通数据。这种交通流预测方法能够提高在时间和空间上对交通流预测的准确性。
本发明授权交通流预测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.交通流预测方法，其特征在于，包括： 获取交通时空概率图； 对所述交通时空概率图进行参数化处理，得到交通时空参数； 利用预设的特征提取网络对所述交通时空参数进行特征提取，得到全局嵌入特征向量和动态嵌入特征向量； 将所述全局嵌入特征向量和所述动态嵌入特征向量映射至预设的向量空间，得到特征向量对； 对所述特征向量对进行边预测处理，得到推理参数； 根据预设的递归图卷积模块和所述推理参数，构建时空序列网络； 利用所述时空序列网络对当前交通流进行预测，得到预测交通数据； 其中，所述根据预设的递归图卷积模块和所述推理参数，构建时空序列网络，包括： 利用Huber函数计算所述时空序列网络的损失值； 根据所述损失值对所述时空序列网络进行优化，以更新所述时空序列网络。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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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