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龙图腾网获悉太原科技大学申请的专利基于注意力重构神经网络的交通预测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：CN116959269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202310594217.9，技术领域涉及：G08G1/052；该发明授权基于注意力重构神经网络的交通预测方法是由荀亚玲;王宇嘉;蔡江辉;杨海峰;刘爱琴设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力重构神经网络的交通预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于注意力重构神经网络的交通预测方法，属于交通预测技术领域；解决了目前基于深度学习模型对交通预测中存在的特征提取不全面、模型精度低的问题；包括如下步骤：通过传感器获取道路网络上的交通信息，并将获取的道路网络上的交通信息根据时序划分为最近的时间序列和以周为单位的过去几周的周期时间序列；采用基于多头注意力的图注意力网络GAT分别捕捉最近的时间序列和周期时间序列的路段之间交通信息的空间依赖关系；分别通过长短期特征提取GRU得到最近的时间序列和周期时间序列的时间依赖性输出，最后通过注意力层来捕捉它们之间的动态重要性，最终输出预测的下一时刻的传感器测得的车辆速度；本发明应用于交通预测。

本发明授权基于注意力重构神经网络的交通预测方法在权利要求书中公布了：1.基于注意力重构神经网络的交通预测方法，其特征在于：包括如下步骤： S1：在道路中设置多个检测车辆速度的传感器，获取道路网络上的交通信息，并将获取的道路网络上的交通信息根据时序划分为最近的时间序列和以周为单位的过去几周的周期时间序列； S2：采用基于多头注意力的图注意力网络GAT分别捕捉最近的时间序列和周期时间序列的路段之间交通信息的空间依赖关系，分别输出最近的时间序列的空间依赖性输出和周期时间序列的空间依赖性输出； S3：将最近的时间序列的空间依赖性输出输入至构建的短期特征提取GRU中，得到最近的时间序列的时间依赖性输出； S4：将周期时间序列的空间依赖性输出输入至构建的长期特征提取GRU中，得到周期时间序列的时间依赖性输出； S5：将最近的时间序列的时间依赖性输出、周期时间序列的时间依赖性输出通过注意力层来捕捉它们之间的动态重要性，最终输出预测的下一时刻的传感器测得的车辆速度。

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太原科技大学，其通讯地址为：030024 山西省太原市万柏林区窊流路66号；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”。

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