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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于传递感知的时空图注意力网络交通流预测方法、系统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：CN119360607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411413696.0，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于传递感知的时空图注意力网络交通流预测方法、系统是由周艳;王晓迪;贾吉鹏;张迪设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于传递感知的时空图注意力网络交通流预测方法、系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于传递感知的时空图注意力网络交通流预测方法、系统，涉及交通流预测技术领域，该方法包括：根据实际路网的空间连接关系建立与待预测区域对应的图结构集合；获取待预测区域在第一预置时间长度内的交通流数据，基于图结构集合，利用待预测区域的交通流数据对预设的TAGAT‑LSTM模型进行训练，得到与TAGAT‑LSTM模型对应并训练完成的目标模型；获取在预设时间长度中待预测区域的历史交通流，并将历史交通流输入至目标模型中进行处理，得到未来的预设时间长度中待预测区域的预测交通流；通过TAGAT‑LSTM模型中三个核心模块的结合使得模型能够捕捉更加丰富的时空依赖关系，提高交通流预测的精度。

本发明授权基于传递感知的时空图注意力网络交通流预测方法、系统在权利要求书中公布了：1.基于传递感知的时空图注意力网络交通流预测方法，其特征在于，包括以下具体步骤： 获取待预测区域的实际路网，并根据实际路网的空间连接关系建立与待预测区域对应的图结构集合，所述图结构集合表征了待预测区域中的道路节点，以及各个道路节点间的连接关系； 获取待预测区域在第一预置时间长度内的交通流数据，基于所述图结构集合，利用待预测区域的所述交通流数据对预设的TAGAT‑LSTM模型进行训练，得到与TAGAT‑LSTM模型对应并训练完成的目标模型，所述目标模型通过以下方式得到： 利用TAGAT‑LSTM模型中的输入模块对交通流数据进行预处理，并将经过预处理的交通流数据输入至TAGAT‑LSTM模型中的空间特征提取模块进行处理，得到各个道路节点在第一预置时间长度内聚合相邻节点的空间特征的第一特征序列，所述预处理包括平滑处理和标准化处理； 利用TAGAT‑LSTM模型中的门控网络模块对各个道路节点的所述第一特征序列进行处理，得到各个道路节点聚合相邻时间步的空间特征的第二特征序列； 利用TAGAT‑LSTM模型中的时间特征提取模块对所述第二特征序列进行处理，得到所述第二特征序列的时间特征，并通过TAGAT‑LSTM模型中的全连接层生成在第二预置时间长度内的初步预测值，所述第二预置时间长度与所述第一预置时间长度对应； 对所述初步预测值进行反标准化处理，并基于反标准化处理的初步预测值计算所述TAGAT‑LSTM模型的损失函数，直到所述损失函数满足预设训练结束条件，将满足训练结束条件的所述TAGAT‑LSTM模型确定为目标模型； 获取在预设时间长度中待预测区域的历史交通流，并将所述历史交通流输入至所述目标模型中进行处理，得到未来的预设时间长度中待预测区域的预测交通流。

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