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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于BiLSTM-RVFL模型的短时车速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：CN114723167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202210465128.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于BiLSTM-RVFL模型的短时车速预测方法是由卢海鹏;张凯;张龄允;张栋;张凯强;丁昱杰;刘洪设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BiLSTM-RVFL模型的短时车速预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于BiLSTM‑RVFL模型的短时车速预测方法，包括：获取车速数据并进行预处理生成车速数据集；将车速数据集输入预构建的BiLSTM‑RVFL模型中进行短时车速预测；其中，所述BiLSTM‑RVFL模型的构建过程包括：对BiLSTM进行数学建模：在RNN网络的基础上LSTM网络加入依次连接的遗忘门、输入门和输出门；通过前向LSTM网络和后向LSTM网络构建BiLSTM网络模型；对BiLSTM网络模型进行双向训练；本发明能够准确的预测短时车速，为交通部门提供了有利的参考价值。

本发明授权一种基于BiLSTM-RVFL模型的短时车速预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BiLSTM-RVFL模型的短时车速预测方法，其特征在于，包括： 获取车速数据并进行预处理生成车速数据集； 将车速数据集输入预构建的BiLSTM-RVFL模型中进行短时车速预测； 其中，所述BiLSTM-RVFL模型的构建过程包括： 对BiLSTM进行数学建模：在RNN网络的基础上LSTM网络加入依次连接的遗忘门、输入门和输出门；通过前向LSTM网络和后向LSTM网络构建BiLSTM网络模型；对BiLSTM网络模型进行双向训练； 对BiLSTM-RVFL进行数学建模：通过两个训练后的BiLSTM模型来捕捉车速数据特征，通过全连接层将车速数据特征输入RVFL层，通过RVFL层的激活函数非线性变换生成增强节点；对BiLSTM-RVFL模型进行优化； 其中，所述增强节点为： 其中，Ej为第j个增强节点的值，g·为激活函数，X为RVFL层的输入，为第j个增强节点的标签值的权重，bj为第j个增强节点的阈值，权重和阈值bj为随机生成； 所述BiLSTM-RVFL模型为： 其中，yj、Ej、βj分别为第j个增强节点的预测输出值、增强节点、权值向量，L为增强节点的数量，d是输入数据的特征值数; 所述对BiLSTM-RVFL模型进行优化包括： 构建优化目标函数： 其中，‖·‖2为欧式空间的L2范数，N为样本总数，yi、ti为第i个样本的预测值和标签值，β为输出权值向量，Hβ＝Y，H为输入节点和增强节点的连接矩阵，Y为预测值矩阵；通过最小二乘法计算β：β＝H+T，T为标签值矩阵，H+为连接矩阵H的摩尔-彭若斯广义逆矩阵。

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