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龙图腾网获悉山西省智慧交通实验室有限公司;太原科技大学;鲁东大学;西南交通大学申请的专利一种基于多图门控卷积与Conv-LSTM的交通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：CN119694114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411795052.2，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于多图门控卷积与Conv-LSTM的交通预测方法是由张林梁;许淑云;李烁;潘理虎;姚涛;龚溯;刘振星;罗建宝;王宁;罗浩洋设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多图门控卷积与Conv-LSTM的交通预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于交通运输技术领域，具体涉及一种基于多图门控卷积与Conv‑LSTM的交通预测方法，通过DTWN相似值填充模块计算时间序列之间的相似性,取K个相似性较高的数据平均值进行填充缺失，确保交通数据的完整性。通过DWT分解交通数据，将其分为近似系数和细节系数。近似系数反映了交通流量的长期趋势，而细节系数则包含了短期波动信息，通过结合使用不同的模型来处理DWT得到的数据。通过多图门控空洞卷积MGDCN处理细节系数来捕获短期波动；通过Conv‑LSTM处理近似系数来捕捉长期趋势。与现有交通预测模型相比，本发明能充分填补缺失数据，捕获交通的短期波动和长期趋势，能有效减少交通预测中的误差，提高交通预测准确性。

本发明授权一种基于多图门控卷积与Conv-LSTM的交通预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多图门控卷积与Conv-LSTM的交通预测方法，其特征在于，包括下列步骤： S1、获取历史交通流数据，对数据进行预处理，包括检测数据完整性、不完整数据插补、归一化，得到预处理后的数据； S2、对S1中的预处理数据进行多尺度分解，使用离散小波变换DWT，将时间序列输入到低通滤波器和高通滤波器中，得到不同分量的近似系数以及细节系数； S3、通过多图门控卷积网络MGDCN处理细节系数，捕获短期波动的变化，MGDCN由多图卷积网络MGCN和门控空洞卷积网络GDCN两部分组成； S3.1、MGCN专注于捕捉交通网络中不同语义的空间特征，通过融合预定义邻接矩阵和基于不同相似度量的相似矩阵，利用加权参数α和β调整Aperson和Aspearson，以适应交通流中动态变化的空间关系，通过加法操作将激活后的输出与前一层的隐藏状态Hl结合，生成下一层的隐藏状态H1+1； MGCN模块通过设计两个不同的邻接矩阵：预定义的邻接矩阵A和动态相似矩阵As，分别输入到GCN中来捕获交通路网的不同语义空间特征，公式如下所示： 其中，Xi＝x1,x2,…,xn和Yj＝y1,y2,…,yn分别表示节点i和节点j的交通序列数据，PersonXi,Yj和SpearmanXi,Yj分别表示序列Xi和Yj之间的皮尔逊和斯皮尔曼相关系数，α和β分别是控制这两个系数的影响因子，ε是距离的标准差；在给定邻接矩阵A和相似矩阵As之后，使用GCN来捕获不同语义下交通路网的空间特征，其公式如下所示： 其中，σ·为非线性激活函数，Wl和Wsl分别表示第l层GCN的权重矩阵，和分别是预定义邻接矩阵A和相似矩阵As的对称归一化矩阵，I表示单位矩阵，分别是的度矩阵；然后融合不同语义空间特征得到输出结果Hgcn，公式如下所示： Hgcn＝Hl+1+Hsl+1； S3.2、GDCN通过门控机制和空洞卷积进一步捕获时间特征，空洞卷积的扩张感受野允许网络捕获更广泛的节点邻域，激活函数σ被应用于扩张卷积的输出，使模型能够学习更复杂的特征表示； GDCN核心是膨胀卷积神经网络DilatedCNN，通过膨胀操作增加了卷积核的感受野，使网络能够在不增加计算复杂性的情况下捕捉更宽范围内的上下文信息，从而更好地模拟在不同时间尺度上的交通流动特征；在此结构中，GDCN首先接收多图卷积的输出Hgcn，通过膨胀卷积能够更好的捕获长时序特征，并利用门控机制进行组合，得到时空特征公式如下所示： Hfinal＝Z*Hgcn+1-ZσDilationConvHgcn； S4、通过Conv-LSTM处理近似系数，捕获长期趋势特征变化，在长短时卷积记忆网络Conv-LSTM中，所有的输入、遗忘、输出门以及单元状态更新由卷积操作完成； S5、将数据集按7：2：1将时间顺序划分为训练集、验证集和测试集，使用过去10个连续时间步预测未来15min、30min和60min交通状态； S6、利用S5中训练好的交通预测模型对测试数据进行真实性检测。

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