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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于精细关联挖掘的流量预测系统和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：CN116756206B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310543168.6，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权基于精细关联挖掘的流量预测系统和方法是由戚琦;王敬宇;吴金明;孙海峰;王晶设计研发完成，并于2023-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于精细关联挖掘的流量预测系统和方法在说明书摘要公布了：基于精细关联挖掘的流量预测系统，包括如下模块：输入卷积模块、关联捕获功能模块、时空特征处理模块和输出卷积模块；基于精细关联挖掘的流量预测方法，包括如下操作步骤：1输入卷积模块将低维历史交通流量数据映射为高维历史交通流量数据；2关联捕获功能模块自适应提取交通点位之间的关联关系，计算出表示交通点位间关联关系的n个超图；3时空特征处理模块计算出每个交通点位的融合了时空信息的l个交通点位高维特征矩阵；4输出卷积模块根据上述交通点位高维特征矩阵计算出未来交通点位车流速度的预测值。

本发明授权基于精细关联挖掘的流量预测系统和方法在权利要求书中公布了：1.基于精细关联挖掘的流量预测系统，其特征在于：所述系统包括如下模块： 输入卷积模块：该模块的功能是将部署在道路交通点位传感器所感知的低维历史交通流量数据映射为高维历史交通流量数据，然后将该高维历史交通流量数据输入给时空处理模块；所述的输入卷积模块由卷积核尺寸为1×1的标准卷积网络层构成； 关联捕获功能模块：该模块的功能是自适应提取交通点位之间的关联关系，即从n个不同的视角出发，计算出表示交通点位间关联关系的n个超图；所述超图中的节点对应为交通点位；每条超边连接若干个节点，代表所连接的这些交通点位间共享的关联关系；超图用邻接矩阵来表示，其中小标i表示第i个视角的超图，pi表示第i个视角的大小，N表示部署在道路上的交通点位的个数；Ei代表该第i个视角的超图中超边的集合；所述的关联捕获功能模块由包含tanh单元和ReLU单元的多层感知机MLP网络连接构成； 时空特征处理模块：该模块由l个网络结构相同的时空特征处理层构成，每个时空特征处理层由一个时间卷积功能子模块和一个关联建模功能子模块连接构成；该模块的功能是接收所述的输入卷积模块输出的高维历史交通流量数据，和所述的关联捕获功能模块输出的n个超图，计算出每个交通点位的融合了时空信息的l个高维特征矩阵，然后输出给输出卷积模块； 输出卷积模块：该模块的功能是将所述的时空特征处理模块所输出的每个交通点位的l个高维特征矩阵进行直接加和，随后采用1×1的标准卷积层将前述加和后的高维特征矩阵映射为低维交通流量数据矩阵，即未来设定时间段内交通点位车流速度的预测值。

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