买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江中控信息产业股份有限公司申请的专利一种基于对抗网络的交通预测模型训练方法和系统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：CN120873843B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511385902.6，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种基于对抗网络的交通预测模型训练方法和系统是由张宏森;王炳;傅秦雍;王学强设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对抗网络的交通预测模型训练方法和系统在说明书摘要公布了：本申请涉及智慧交通技术领域，尤其涉及一种基于对抗网络的交通预测模型训练方法和系统，包括：基于多个批次的历史交通数据对预训练的对抗网络模型进行训练，获得训练完成的交通预测模型；采用历史交通数据对交通预测模型进行训练的过程包括：将历史特征数据输入对抗网络模型的生成器，以获取历史特征数据对应的特征序列，基于流量预测头、速度预测头和拥堵预测头对特征序列进行特征提取，获得预测流量、预测速度和预测拥堵状态，以获取流量损失、速度损失和拥堵损失，并基于上述损失对模型参数进行调整，以获得用于实时预测交通状态的交通预测模型。将生成对抗网络应用于交通流量、速度和拥堵状态的联合预测，提升交通状态描述的全面性。

本发明授权一种基于对抗网络的交通预测模型训练方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗网络的交通预测模型训练方法，其特征在于，包括： 基于多个批次的历史交通数据对预训练的对抗网络模型进行训练，获得训练完成的交通预测模型；每一批次的历史交通数据均包括历史特征数据和历史特征数据对应的真实标签，且所述真实标签包括流量标签、速度标签和拥堵状态标签； 采用任一批次的历史交通数据对交通预测模型进行训练的过程包括如下步骤： 将当前批次的历史特征数据输入对抗网络模型的生成器，以根据生成器中预先设置的隐藏层，获取历史特征数据对应的特征序列，并基于预先设置的流量预测头、速度预测头和拥堵预测头分别对特征序列进行特征提取，获得对应的预测流量、预测速度和预测拥堵状态； 基于预先设置的MSE算法，分别获取流量标签与预测流量之间的流量损失，以及速度标签与预测速度之间的速度损失，并基于预先设置的BCE算法，获取拥堵状态标签与预测拥堵状态之间的拥堵损失； 基于流量损失、速度损失和拥堵损失对模型参数进行调整，以获得用于实时预测交通状态的交通预测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江中控信息产业股份有限公司，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区滨康路352号2号楼23-25层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。