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龙图腾网获悉深圳技术大学申请的专利基于图注意网络的道路交通状态预测方法及装置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：CN119625987B 。

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：202411831631.8，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于图注意网络的道路交通状态预测方法及装置是由雷天;丁煜鑫;宫磊;罗钦;尹晓红;王燕燕设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图注意网络的道路交通状态预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及交通工程技术领域。本发明公开了一种基于图注意网络的道路交通状态预测方法及装置，其能够在特殊事件的情况下提高交通流预测的准确性。所述方法包括获取历史交通序列信息；对所述历史交通序列信息进行事件编码处理，获得时空嵌入表示；对所述时空嵌入表示进行特征提取处理，获得历史时空特征；对所述历史时空特征进行细粒度的分层建模处理，得到双步时空图和三步时空图；将所述历史时空特征、所述双步时空图和所述三步时空图进行转换处理，得到第一时间尺度时空图、第二时间尺度时空图和第三时间尺度时空图；将所述第一时间尺度时空图、所述第二时间尺度时空图和所述第三时间尺度时空图进行解码处理，获得预测交通流信息。

本发明授权基于图注意网络的道路交通状态预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图注意网络的道路交通状态预测方法，其特征在于，包括： 获取历史交通序列信息； 对所述历史交通序列信息进行事件编码处理，获得时空嵌入表示； 对所述时空嵌入表示进行特征提取处理，获得历史时空特征； 对所述历史时空特征进行细粒度的分层建模处理，得到双步时空图和三步时空图； 将所述历史时空特征、所述双步时空图和所述三步时空图分别进行转换处理，得到第一时间尺度时空图、第二时间尺度时空图和第三时间尺度时空图； 将所述第一时间尺度时空图、所述第二时间尺度时空图和所述第三时间尺度时空图进行解码处理，获得预测交通流信息； 对所述历史交通序列信息进行事件编码处理，获得时空嵌入表示的步骤包括：在目标历史交通片段的交通流量变化超过第一预设数值和或所述目标历史交通片段属于预设规则的情况下，将所述目标历史交通片段标记为事件信息，其中，所述目标历史交通片段为所述历史交通序列信息中多个历史交通片段中任意一个历史交通片段；基于所有的事件信息和所有历史交通片段获得第一目标道路信息在第一目标时间步的交通流时间特征嵌入表示以及交通流空间特征嵌入表示，所述第一目标道路信息为所述历史交通序列信息中任意一条道路信息，所述第一目标时间步为所有所述时间步中的任意一个时间步；将所述交通流时间特征嵌入表示和所述交通流空间特征嵌入表示拼接形成所述第一目标道路信息在所述第一目标时间步的事件编码；将所有的所述事件编码作为所述时空嵌入表示； 对所述历史时空特征进行细粒度的分层建模处理，得到双步时空图和三步时空图的步骤包括：将所述历史时空特征进行残差计算，获得所述双步时空图；对所述历史时空特征在时间尺度上进行第二时间步长的卷积操作，获得所述三步时空图。

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