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龙图腾网获悉山东工商学院申请的专利基于时空特征嵌入与门操作优化的交通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：CN120014840B 。

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：202510486614.3，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于时空特征嵌入与门操作优化的交通预测方法及装置是由张帆;耿晓彤;王桦设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空特征嵌入与门操作优化的交通预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于交通数据预测技术领域，具体涉及一种基于时空特征嵌入与门操作优化的交通预测方法及装置。所述方法包括：引入时间步特征关系嵌入和时间步空间关系嵌入，生成一个同时考虑时间和空间的综合特征表示，再结合历史交通节点数据，得到融合特征；构建交通数据预测模型，所述交通数据预测模型包括图卷积网络和门控循环单元；其中，所述图卷积网络能够捕捉节点之间的空间关系，所述门控循环单元能够捕捉时间上的依赖关系；基于融合特征对交通数据预测模型进行训练，采用训练好的交通数据预测模型，预测出未来交通数据。本发明能够更好地捕捉复杂交通网络中的时空关系，从而提供更准确和可靠的交通预测。

本发明授权基于时空特征嵌入与门操作优化的交通预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于时空特征嵌入与门操作优化的交通预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 引入时间步特征关系嵌入和时间步空间关系嵌入，生成一个同时考虑时间和空间的综合特征表示，再结合历史交通节点数据，得到融合特征；其中，在初始状态下，时间步特征关系嵌入和时间步空间关系嵌入为随机初始化的二维矩阵； 构建交通数据预测模型，所述交通数据预测模型包括图卷积网络和门控循环单元，还包括：构建节点库，利用节点库构建图结构；利用融合特征、以及图结构来生成当前时间步的卷积运算输出；基于当前时间步的卷积运算输出，进一步提取特征，得到加权节点特征的组合；其中，所述图卷积网络能够捕捉节点之间的空间关系，所述门控循环单元能够捕捉时间上的依赖关系，具体包括： 所述利用节点库构建图结构，包括：通过学习节点库D中的节点内容，并经过线性变换生成节点张量、；通过对节点张量进行相乘操作，并经过激活函数relu和归一化处理softmax，得到关系相似度矩阵E1、E2，所述关系相似度矩阵反映节点之间的关系相似度，用于构建图结构： ； 上式中，参数矩阵W1和W2都是针对节点库进行学习的关键参数；W表示参数矩阵； 所述利用融合特征、以及图结构来生成当前时间步的卷积运算输出，具体包括： ； 上式中，表示特征向量；表示融合特征；表示上一时间步卷积运算的输出；表示图结构；表示更新门；中i表示行，表示列；表示重置门；表示候选状态；表示当前时间步卷积运算的输出；表示图卷积运算；表示两个张量拼接； 基于当前时间步的卷积运算输出，进一步提取特征，得到加权节点特征的组合，包括：经过两次relu激活、二维卷积运算和归一化，得到归一化后时间步的隐藏状态；将归一化后时间步的隐藏状态通过参数矩阵投影到查询向量空间，得到查询向量；将查询向量与节点库中的每个节点特征点积，得到原始的注意力得分，对原始的注意力得分进行归一化处理，得到注意力权重；将注意力权重与节点特征进行加权求和，得到加权节点特征的组合； 基于融合特征对交通数据预测模型进行训练，采用训练好的交通数据预测模型，预测出未来交通数据。

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