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龙图腾网获悉青岛大学申请的专利考虑周期波动性的多图卷积交通传播流预测方法及系统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：CN116895145B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310615528.9，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权考虑周期波动性的多图卷积交通传播流预测方法及系统是由杨海强;李子晗;刘银华设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑周期波动性的多图卷积交通传播流预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种考虑周期波动性的多图卷积交通传播流预测方法及系统，属于交通预测技术领域；方法包含第一，对交通传播流信息进行识别，构建流量传播量矩阵；第二，利用路网信息以及历史数据，构建邻接传播图、同源传播图、同目的地传播图；第三，基于输入时间序列挖掘交通传播流周期性的波动性；第四，构建考虑周期波动性的多图卷积的交通传播流预测模型；第五，对模型进行训练和评估；系统包括矩阵构建模块，传播图构建模块，时间特征挖掘模块，模型构建模块，训练和评估模块；充分考虑时间周期性和波动性的影响，以及多空间关联特征的影响。

本发明授权考虑周期波动性的多图卷积交通传播流预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种考虑周期波动性的多图卷积交通传播流预测方法，其特征在于，包含： 第一，对交通传播流信息进行识别，构建流量传播量矩阵； 第二，利用路网信息以及历史数据，构建邻接传播图、同源传播图、同目的地传播图； 邻接传播图构建方法如下： 用邻接传播图考虑相邻的流量传播事务之间的关系，若存在路段，，，且存在如下关系：，同时用表示的流量传播事务，表示的流量传播事务；因为的下游路段和的上游路段均为，所以，邻接图对应位置的值为1，否则，为0； 定义邻接传播图为： 定义流量传播事务如下： 其中，，分别表示上游路段、下游路段以及由到的传播量； 同源传播图的构建方法如下： 其中，,表示传播关系在每个时间间隔对应的传播流量；计算和之间的皮尔森相关系数；越大，则表示两个传播事务的相关性越强； 皮尔森相关系数的公式为： 其中，r表示传播流量和之间的皮尔森相关系数；n表示时间间隔的总数；、分别表示传播流量、在第k个时间间隔内的传播流量，、表示传播流量、的平均传播流量； 同目的地传播图的构建方法如下： ； 第三，基于输入时间序列挖掘交通传播流的周期波动性； 第四，构建考虑周期波动性的多图卷积的交通传播流预测模型； 所述多图卷积的交通传播流预测模型通过最近时间序列、前一天时间序列、前一周时间序列和前一月时间序列会分别经过多图卷积挖掘空间特征，再分别经过门控循环单元挖掘时间特征，最后通过全连接层将结果进行融合得到预测结果； 所述多图卷积的通式如下： 其中，表示度矩阵，和表示和层所有的参数，为第层的权重参数矩阵；对于，针对三种传播图进行了定义，分别为： 四种时间序列对应的多图卷积网络层的输出会分别进入门控循环单元以获取时间特征，门控循环单元用如下公式表示： 表示在时间间隔t的交通传播流量，表示多图卷积过程，即多图卷积部分的输出会作为门控循环单元的输入；表示sigmoid激活函数，，，和，，是在训练过程中的权重参数和偏置参数；门控循环单元的输出经过全连接层融合后得出预测结果； 第五，对模型进行训练和评估。

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