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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于时空层次化网络的交通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：CN114254214B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202111656768.0，技术领域涉及：G06F16/9537；该发明授权一种基于时空层次化网络的交通预测方法及系统是由刘星星;黄玲;王昌栋设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空层次化网络的交通预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空层次化网络的交通预测方法及系统，该方法包括：获取交通数据并对交通数据进行预处理，构建得到层次区域增强网络和交通特征矩阵；将层次区域增强网络和交通特征矩阵作为预测模型的输入，学习空间相关性和时间相关性，输出预测结果；所述预测模型包括区域感知的空间相关性模型和区域感知的时间相关性模型。该系统包括：预处理模块和预测模块。通过使用本发明，有效捕获交通数据中的时空相关性，提高交通流量预测的准确性。本发明作为一种基于时空层次化网络的交通预测方法及系统，可广泛应用于交通预测领域。

本发明授权一种基于时空层次化网络的交通预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时空层次化网络的交通预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取交通数据并对交通数据进行预处理，构建得到层次区域增强网络和交通特征矩阵； 将层次区域增强网络和交通特征矩阵作为预测模型的输入，学习空间相关性和时间相关性，输出预测结果； 所述预测模型包括区域感知的空间相关性模型和区域感知的时间相关性模型； 所述获取交通数据并对交通数据进行预处理，构建得到层次区域增强网络和交通特征矩阵这一步骤，其具体包括： 获取原始交通数据； 根据原始道路网络和层次区域结构表示所有层包含的个区域，表示第层的区域数量，将区域作为虚拟节点加入到网络中，并对节点和区域以及区域之间的连接关系进行提取，建立层次区域增强网络 将原始交通数据中的交通时序信息建模为节点属性，构建交通特征矩阵； 层次区域增强边集另外包含节点-区域边和区域-区域边，有三种不同的情况： 节点-区域隶属关系：如果节点直接隶属于区域，是包含节点的最小区域，则在和之间建立一条节点-区域边；其中，表示与第k个区域相关的虚拟节点； 区域-区域隶属关系：如果区域是直接隶属于区域的子区域，是包含区域的最小区域，则在和之间建立一条区域-区域边； 区域-区域邻近关系：如果区域和区域属于同一层次，并且在区域划分上具有邻近关系，则在和之间建立一条区域-区域边； 所述区域感知的空间相关性模型采用图注意力网络，所述区域感知的时间相关性模型采用门控循环单元，所述将层次区域增强网络和交通特征矩阵作为预测模型的输入，学习空间相关性和时间相关性，输出预测结果这一步骤，其具体包括： 图注意力网络依据层次区域增强网络的空间拓扑结构，将输入的交通特征矩阵转换为新的特征矩阵； 门控循环单元根据新特征矩阵Xt，计算对应的隐藏状态矩阵； 交替经过图注意力网络、门控循环单元并递归多次地学习隐藏状态后，基于最后一步的隐藏状态矩阵，经过一个全连接层进行维度变换得到最终的预测结果。

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