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龙图腾网获悉河北师范大学申请的专利基于生成对抗网络的城市交通流量预测方法、系统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：CN116978218B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310681033.6，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于生成对抗网络的城市交通流量预测方法、系统及设备是由魏志成;张韬毅设计研发完成，并于2023-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成对抗网络的城市交通流量预测方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成对抗网络的城市交通流量预测方法、系统及设备，涉及城市交通流量预测领域，该方法包括：根据当前阶段研究城市中每个交通流量区域的出行需求数据，采用Node2Vec图嵌入算法，确定当前阶段研究城市的嵌入矩阵；将当前阶段研究城市的嵌入矩阵和符合高斯分布的随机噪声作为输入值，输入到训练好的生成器中，预测未来阶段研究城市的交通流量。本发明能够捕捉交通流量如何随着出行需求的变化而演化的基本模式，从而实现准确预测交通流量。

本发明授权基于生成对抗网络的城市交通流量预测方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的城市交通流量预测方法，其特征在于，包括： 获取当前阶段研究城市中每个交通流量区域的出行需求数据； 根据当前阶段研究城市中每个交通流量区域的出行需求数据，采用Node2Vec图嵌入算法，确定当前阶段研究城市的嵌入矩阵； 将当前阶段研究城市的嵌入矩阵和符合高斯分布的随机噪声作为输入值，输入到训练好的生成器中，预测未来阶段研究城市的交通流量； 训练好的生成器为基于生成对抗网络的城市交通流预测模型中的生成器； 基于生成对抗网络的城市交通流预测模型的确定过程为： 构建生成对抗网络框架；所述生成对抗网络框架包括生成器和判别器； 构建样本数据；所述样本数据包括第一历史阶段研究城市的嵌入矩阵以及第二历史阶段研究城市的真实交通流量；所述第二历史阶段为第一历史阶段的未来阶段； 将第一历史阶段研究城市的嵌入矩阵和符合高斯分布的随机噪声作为输入值，输入到生成对抗网络框架中的生成器内，得到第二历史阶段研究城市的预测交通流量； 将第二历史阶段研究城市的真实交通流量和第二历史阶段研究城市的预测交通流量作为输入值，输入到生成对抗网络框架中的判别器内，得到判别结果，并根据判别结果调整生成对抗网络框架中的生成器的网络参数，直到生成器和判别器的损失值满足设定要求，得到基于生成对抗网络的城市交通流预测模型。

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河北师范大学，其通讯地址为：050024 河北省石家庄市南二环东路20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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