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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于图注意力网络实现的交通事故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：CN118053095B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202410049604.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于图注意力网络实现的交通事故预测方法是由胡斌杰;余馨仪设计研发完成，并于2024-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图注意力网络实现的交通事故预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图注意力网络实现的交通事故预测方法，包括以下步骤：将预测区域划分为若干等大小子区域；获得预测区域在历史时间段的交通特征；构建预测区域的风险相似性图、道路相似性图和POI相似性图；输入交通特征与风险相似性图、道路相似性图和POI相似性图，使用空间特征提取网络对邻近节点网格特征与路网节点道路特征进行提取；对于输出的空间提取特征，使用时间特征提取网络进一步对各节点的时间特征进行提取；对于输出的时空提取特征，使用外生变量特征提取网络进一步对各节点日期特征进行提取；将获得的特征通过全连接层得到交通事故风险预测输出；定义损失函数，对所提出模型进行训练，得到交通事故预测结果。

本发明授权一种基于图注意力网络实现的交通事故预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图注意力网络实现的交通事故预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 将预测区域划分为若干等大小子区域； 获得预测区域在历史时间段的交通特征； 构建预测区域的风险相似性图、道路相似性图和POI相似性图； 输入交通特征与风险相似性图、道路相似性图和POI相似性图，使用空间特征提取网络对邻近节点网格特征与路网节点道路特征进行提取，得到空间提取特征； 所述空间特征提取网络对邻近节点网格特征与路网节点道路特征进行提取，得到空间提取特征，包括以下步骤： 采用CNN网络获取邻近节点间的邻近节点网格空间相关性特征； 采用GAT网络对风险相似性图、道路相似性图和POI相似性图进行处理分别获取节点间的三种路网节点道路空间相关性子特征； 对输出的三种路网节点道路空间相关性子特征相加获得路网节点道路特征； 通过映射矩阵对路网节点道路特征进行维度转换； 通过门控融合单元融合邻近节点网格特征与路网节点道路特征； 对于输出的空间提取特征，使用时间特征提取网络进一步对各节点的时间特征进行提取，得到时空提取特征； 所述时间特征提取网络进一步对各节点的时间特征进行提取，包括以下步骤： 采用多头自注意力机制重点关注来自不同表征子空间的输入； 采用TCN网络获取每个子节点的时间相关性特征； 对于输出的时空提取特征，结合下一时刻的日期特征，使用外生变量特征提取网络进一步对各节点日期特征进行提取，包括通过外生变量特征提取网络计算注意力分数，不同分值大小表示同一时刻日期特征的重要性，对过去T历史时刻所有日期特征进行提取后加权得到对下一时刻的影响； 将获得的特征通过全连接层得到交通事故风险预测输出，输出为下一时刻每个节点的交通事故风险值； 定义损失函数，对所提出模型进行训练，得到交通事故预测结果。

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