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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种融合因果推断的交通路网异常态势时空演化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：CN118197047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202410295923.8，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种融合因果推断的交通路网异常态势时空演化方法是由马晓磊;李田琦;谭二龙;崔志勇设计研发完成，并于2024-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合因果推断的交通路网异常态势时空演化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合因果推断的交通路网异常态势时空演化方法，包括：获取多源交通路网数据，基于交通路网的时空关联和因果效应，筛选特征变量，构建数据集；基于编码器和解码器结构，构建反事实图注意力网络模型；利用数据集对反事实图注意力网络模型进行训练，将待检测的交通路网数据输入训练好的反事实图注意力网络模型，获得交通路网的异常态势检测识别结果及时空演化情形。该方法结合了因果推断和时空关联，构建反事实图注意力网络模型，其可以及时响应交通路网数据的变化，对异常态势进行实时监测和识别，其提高了交通路网异常态势检测的精确度、可靠性和实时性，为交通管理应急响应方案的制定及实施带来了更好的支持与保障。

本发明授权一种融合因果推断的交通路网异常态势时空演化方法在权利要求书中公布了：1.一种融合因果推断的交通路网异常态势时空演化方法，其特征在于，包括： 步骤一、获取多源交通路网数据，基于交通路网的时空关联和因果效应，筛选特征变量，构建数据集； 步骤二、基于编码器和解码器结构，构建反事实图注意力网络模型，并对所述反事实图注意力网络模型进行参数设置；其中，编码器结构包括：空间特征提取模块和时间特征提取模块；解码器结构包括第一解码器和第二解码器； 所述空间特征提取模块的结构为图注意力网络，图注意力网络通过引入注意力系数，获取融合邻域信息后的输出新特征，具体包括： 计算任意节点i与邻居节点j之间的注意力系数eij，采用公式为： eij＝μ[Whi||Whj] 其中，j＝0,1,…,n-1，hi、hj表示节点i和j的输入特征向量，W表示共享权重参数，[·||·]表示变化后的特征进行拼接，μ表示将高维特征映射到一个实数上的变换； 对任意节点i与邻居节点j之间的注意力系数eij进行激活处理和归一化，得到注意力系数αij，采用公式为： 其中，Softmax和LeakyReLU表示激活函数，exp表示自然对数的底数e的x次幂； 基于所述注意力系数αij，获得融合邻域信息后的输出新特征oi，采用公式： 其中，σ表示非线性激活函数，αij表示注意力系数，W表示共享权重参数，hj表示节点j的输入特征向量； 所述时间特征提取模块包括门控循环单元，所述门控循环单元包含两个核心的门控：重置门和更新门，内部处理过程为： rt＝σWr*[Xt,ht-1]+br zt＝σWz*[Xt,ht-1]+bz ct＝tanhWc[Xt,rt*ht-1]+bc ht＝zt*ht-1+1-zt*ct 其中，rt表示控制前一时刻忽略状态信息程度的重置门，zt表示控制进入当前状态的前一时刻状态信息量的更新门，ct表示重置门处理后当前t时刻的信息，ht、ht-1表示当前t时刻、t-1时刻的隐藏状态，Xt为t时刻输入模块的特征矩阵，tanh为双曲正切激活函数，Wr、Wz、Wc分别表示对应的权重矩阵，br、bz、bc分别表示对应的偏置； 所述第一解码器的网络结构包括：干预处理分类器Ga、速度结果估计网络Gy和平衡表示网络Φ； 所述干预处理分类器Ga中添加有梯度反转层，能够最大化干预分类器Ga的损失，通过领域对抗性训练消除时变混杂因子引起的偏差，具体包括： 定义GαΦHt,θα表示参数为θα的干预处理分类器，则对于t时刻，路段i的干预损失为： 定义GyΦHt,θy表示参数θy为的速度结果估计网络，则对于t时刻，路段i的结果损失为： 其中，表示路段i在t时刻的交通速度，LF和LCF为两个互补的损失函数，LF表示事实损失，LCF表示反事实损失； 时间片t时的总损失为： 其中，超参数λ控制干预分类和结果估计之间的权衡； t时刻的异常发生概率为： 其中，Yt代表t时刻的交通速度，和分别代表模型预测发生交通异常的交通速度和不发生交通异常的速度； 步骤三、利用所述数据集对所述反事实图注意力网络模型进行训练，将待检测的交通路网数据输入训练好的反事实图注意力网络模型，获得交通路网的异常态势检测识别结果及时空演化情形。

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