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龙图腾网获悉山东工商学院申请的专利基于数据平滑和多项式激活函数的交通时间序列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：CN120297488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202510389852.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于数据平滑和多项式激活函数的交通时间序列预测方法是由张帆;王桦;孔晓菲;刘业朋设计研发完成，并于2025-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据平滑和多项式激活函数的交通时间序列预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于交通时间序列预测技术领域，具体涉及一种基于数据平滑和多项式激活函数的交通时间序列预测方法，所述方法包括：对输入的交通数据矩阵进行预处理，得到预处理后的交通数据矩阵；构造多项式激活函数，将所述多项式激活函数和图卷积网络结合提取预处理后的交通数据矩阵中节点的特征，输出节点特征矩阵；构建交通数据时间序列预测模型处理节点特征矩阵；在交通数据时间序列预测模型训练中，引入带有缩放因子的残差，将带有缩放因子的残差作为新的特征输入到下一个时间步的交通数据时间序列预测模型中，采用训练好的交通数据时间序列预测模型进行预测输出。本发明在处理具有高度复杂性和不确定性的交通数据时，表现出显著的优势。

本发明授权基于数据平滑和多项式激活函数的交通时间序列预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据平滑和多项式激活函数的交通时间序列预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 对输入的交通数据矩阵进行预处理，得到预处理后的交通数据矩阵； 构造多项式激活函数，将所述多项式激活函数和图卷积网络结合提取预处理后的交通数据矩阵中节点的特征，输出节点特征矩阵； 构建交通数据时间序列预测模型处理节点特征矩阵，捕捉交通路网中不同节点之间的空间相关性； 在交通数据时间序列预测模型训练中，引入带有缩放因子的残差，将带有缩放因子的残差作为新的特征输入到下一个时间步的交通数据时间序列预测模型中，以此得到训练好的交通数据时间序列预测模型； 利用训练好的交通数据时间序列预测模型进行预测输出； 所述构造多项式激活函数，具体为：将多项式激活函数设置成六段曲线，区间如下： ； 其中在区间和上是两段二次多项式函数，在区间，，和是四段三次多项式函数； 所述多项式激活函数具体为： ； 上式中，表示分段函数；表示当前分段函数未知数； 所述图卷积网络用于提取交通网络中的空间特征，具体包括：将交通网络建模为一个图，其中节点代表道路中的路口检测点，边代表道路之间的连接关系；图卷积网络通过聚合邻居节点的信息来更新每个节点的特征表示； 将所述多项式激活函数和图卷积网络结合提取预处理后的交通数据矩阵中节点的特征，输出节点特征矩阵，具体包括： 经过图卷积网络计算显示特征图和隐式特征图： ； ； 上式中，表示显式特征图；表示隐式特征图；是邻接矩阵；是添加了自环的邻接矩阵，表示单位矩阵；表示度矩阵，、b均表示可学习参数；表示激活函数； 使用多项式激活函数进行非线性变换，得到节点特征矩阵： ； 上式中，表示节点特征矩阵；表示将显示特征图经过激活函数的计算；表示隐式特征图经过激活函数的计算。

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