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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种交通流预测方法、装置及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：CN117669834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202311771929.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种交通流预测方法、装置及存储介质是由周顺杰;陈富坚;王泽宇;周小健设计研发完成，并于2023-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种交通流预测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种交通流预测方法、装置及存储介质，其方法包括：构建交通流预测模型，该模型包括头部网络、多个预测模块和输出网络；通过预构建的交通流数据训练集对所述交通流预测模型进行训练，得到训练后交通流预测模型；将用于预测的交通流数据导入所述训练后交通流预测模型的头部网络中进行编码处理，得到编码数据，将编码数据分别输入各个预测模块中进行时空特征提取，得到各个预测模块对应的时空特征向量，将所有的时空特征向量输入输出网络中进行线性变换和归一化概率分布计算，得到交通流预测数据。通过交通流预测模型能够提高计算速度、节约计算成本且能够得到较为准确的交通流预测数据。

本发明授权一种交通流预测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种交通流预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建交通流预测模型，其中，所述交通流预测模型包括头部网络、多个预测模块和输出网络；所述头部网络包括数据嵌入层和位置编码层；每个所述预测模块均包括图神经网络子模块、注意力子模块、第一数据处理层、第二数据处理层和前馈神经网络层；所述输出网络包括线性层、归一化指数函数层和输出层； S2、通过预构建的交通流数据训练集对所述交通流预测模型进行训练，得到训练后交通流预测模型； S3、将用于预测的交通流数据导入所述训练后交通流预测模型的头部网络中进行编码处理，得到编码数据，将所述编码数据分别输入各个所述预测模块中进行时空特征提取，得到各个所述预测模块对应的时空特征向量，将所有的时空特征向量输入所述输出网络中进行线性变换和归一化概率分布计算，得到交通流预测数据； 所述S3，具体为： 将用于预测的交通流数据导入数据嵌入层中，通过所述数据嵌入层将用于预测的交通流数据映射到高维空间，并在高维空间捕捉数据间的关系，得到映射数据； 通过所述位置编码层对所述映射数据进行位置编码，得到编码数据； 在各个所述预测模块中，通过所述图神经网络子模块对所述编码数据提取空间信息特征，得到空间信息特征数据； 通过所述注意力子模块对所述空间信息特征数据提取时间信息特征，得到时空信息特征数据； 通过所述第一数据处理层对所述编码数据和所述时空信息特征数据进行残差连接和归一化，得到第一阶段数据； 通过所述前馈神经网络层对所述第一阶段数据的每个序列位置特征进行非线性变换，得到非线性变换数据； 通过所述第二数据处理层对第一阶段数据和所述非线性变换数据进行残差连接和归一化，得到第二阶段数据，即为时空特征向量； 通过所述线性层对所有所述第二阶段数据进行线性变化处理，以将所有所述第二阶段数据映射到同一个向量集上，得到向量集数据； 通过所述归一化指数函数层对向量集数据进行归一化概率分布计算，得到交通流预测数据； 通过所述输出层输出所述交通流预测数据。

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