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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利城市交通预测方法、装置、设备和计算机可读存储介质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：CN121052463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511599860.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权城市交通预测方法、装置、设备和计算机可读存储介质是由曾阳艳;邓高亿;俞坤;杨艺设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本城市交通预测方法、装置、设备和计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请的实施例提供了城市交通预测方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括获取交通流观测数据；将所述交通流观测数据分解为趋势分量、周期分量和随机分量；分别对所述趋势分量、周期分量和随机分量，进行并行的动态时空编码，得到对应的趋势分量编码特征、周期分量编码特征和随机分量编码特征；将所述交通流观测数据输入至已训练的信号预测模型，得到宏观未来引导信号；将所述趋势分量编码特征、周期分量编码特征、随机分量编码特征，和所述宏观未来引导信号进行融合，得到目标引导信号。以此方式，实现了高精度、高鲁棒性的预测效果，大幅度提升了用户体验。

本发明授权城市交通预测方法、装置、设备和计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种城市交通预测方法，其特征在于，包括： 获取交通流观测数据； 将所述交通流观测数据分解为趋势分量、周期分量和随机分量,包括： 通过多层一维卷积神经网络对所述交通流观测数据进行分解，得到趋势分量； 通过多层一维卷积神经网络和注意力机制对所述交通流观测数据进行分解，得到周期分量； 将交通流观测数据与所述趋势分量和周期分量作差，得到随机分量； 分别对所述趋势分量、周期分量和随机分量，进行并行的动态时空编码，得到对应的趋势分量编码特征、周期分量编码特征和随机分量编码特征，包括： 将所述趋势分量、周期分量和随机分量，输入至已构建的动态图卷积门控循环单元中，得到对应的趋势分量编码特征、周期分量编码特征和随机分量编码特征； 其中，所述动态图卷积门控循环单元包括： 基于已构建的多层感知机，对节点的当前状态进行编码，得到动态节点嵌入； 基于所述动态节点嵌入，通过高斯核函数计算任意两个节点间的相似度；重复上述计算方式，完成对所有节点的相似度计算，构建动态邻接矩阵； 基于所述动态邻接矩阵，通过如下方式将图卷积网络嵌入到门控循环单元，构建动态图卷积门控循环单元： ； 其中，为动态邻接矩阵； 为添加了自环的动态邻接矩阵； 为度矩阵； W为权重矩阵； 为激活函数； H为节点特征矩阵； 将所述交通流观测数据输入至已训练的信号预测模型，得到宏观未来引导信号； 将所述趋势分量编码特征、周期分量编码特征、随机分量编码特征，和所述宏观未来引导信号进行融合，得到目标引导信号。

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