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龙图腾网获悉河北工业大学;河北省交通规划设计研究院有限公司申请的专利车流量预测模型训练、车流量预测方法、装置及设备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：CN116663717B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310547059.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权车流量预测模型训练、车流量预测方法、装置及设备是由顾军华;陈晨;雷伟;焦彦利;韩明敏;蒋岚;王亚州;侯晓青;张泽云;解振龙;吴思;牛炳鑫设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本车流量预测模型训练、车流量预测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种车流量预测模型训练、车流量预测方法、装置及设备。该车流量预测模型训练方法包括：确定车流量预测模型中时空模块对应的模块输入数据；其中，所述时空模块的数量为至少两个；所述模块输入数据包括第一模块输入数据和第二模块输入数据；将所述模块输入数据输入至所述时空模块中，得到时空模块中间数据；根据各所述时空模块中间数据确定车流量预测结果，以根据所述车流量预测结果训练所述车流量预测模型。本发明实施例的技术方案能够准确的对车流量进行预测，从而及时分散路网中的车辆，提高路网的安全性。

本发明授权车流量预测模型训练、车流量预测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种车流量预测模型训练方法，其特征在于，包括： 确定车流量预测模型中时空模块对应的模块输入数据；其中，所述时空模块的数量为至少两个；所述模块输入数据包括第一模块输入数据和第二模块输入数据； 将所述模块输入数据输入至所述时空模块中，得到时空模块中间数据，包括：对所述第二模块输入数据进行时间序列分解，得到周期项数据和趋势项数据；确定所述周期项数据的自相关系数，并根据所述自相关系数确定所述周期项数据对应的至少一个数据周期；根据各所述数据周期确定所述周期项数据对应的至少一个相似时间序列，并对各所述相似时间序列进行数据聚合得到至少一个聚合周期数据；将各所述聚合周期数据与所述周期项数据进行数据融合，得到处理周期数据；对所述处理周期数据进行时间序列分解，得到分解周期数据；将所述分解周期数据和所述趋势项数据进行数据融合，得到所述时空模块中间数据；其中，所述周期项数据是所述第二模块输入数据中表征周期循环特征的数据，所述趋势项数据是所述第二模块输入数据中表征长期趋势特征的数据； 将各所述时空模块中间数据作为各所述时空模块的中间隐藏变量向所述车流量预测模型的输出层添加跳跃连接； 通过所述车流量预测模型的输出层根据跳跃连接结果确定车流量预测结果，以根据所述车流量预测结果训练所述车流量预测模型。

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