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龙图腾网获悉南方科技大学申请的专利交通信息预测方法、装置、设备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：CN113887704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202111147932.5，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权交通信息预测方法、装置、设备及存储介质是由余剑峤;黄芸洁;宋晓壮设计研发完成，并于2021-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本交通信息预测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出一种交通信息预测方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理领域，其中方法包括：通过获取目标城市交通路图，并将目标城市交通路图划分成多个目标子图，然后将多个目标子图以及对应的目标交通状态信息组成目标输入数据，最后将目标输入数据输入预先训练好的交通信息预测模型中，得到交通信息预测值，其中，交通信息预测模型预先由源城市交通路图训练得到，目标城市交通路图的节点数少于源城市交通路网的节点数。利用数据量充足的源城市交通路网数据训练交通信息预测模型，然后将其应用于数据量较少的目标城市，能够显著提高目标城市的交通信息预测精度和预测效率。

本发明授权交通信息预测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种交通信息预测方法，其特征在于，包括： 将目标城市交通路图按照不同比例进行尺寸缩小，得到多个不同比例的缩略图，按照划分数目对最小比例的所述缩略图进行初步划分，得到第一目标子图集合，根据所述第一目标子图集合中节点映射关系将所述目标城市交通路图划分成对应的目标子图，每个所述目标子图指示一种交通结构，所述交通结构至少包括道路中的岔口或环形路口； 将多个所述目标子图以及对应的目标交通状态信息组成目标输入数据； 将所述目标输入数据输入预先训练好的交通信息预测模型中，得到交通信息预测值，所述交通信息预测模型预先由源城市交通路图训练得到，所述目标城市交通路图的节点数小于所述源城市交通路网的节点数； 所述交通信息预测模型包括空间相关性子模型和时间相关性子模型； 所述将所述目标输入数据输入预先训练好的交通信息预测模型中，得到交通信息预测值，包括： 根据所述目标输入数据，利用所述空间相关性子模型获取空间信息； 根据所述空间信息，利用所述时间相关性子模型获取时间信息，根据所述空间信息和所述时间信息得到所述交通信息预测值； 利用所述交通信息预测值和预测时间段真实目标交通状态信息之间的第二误差值，调整第二损失函数，对所述交通信息预测模型的参数进行优化。

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