浙江大学张新民获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于交通模式分类的联邦学习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：CN119314329B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411356989.X，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于交通模式分类的联邦学习交通预测方法是由张新民;孙姝;钱金传;宋执环设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于交通模式分类的联邦学习交通预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于交通模式分类的联邦学习交通预测方法，该方法首先对待预测的交通数据管理中心的交通数据进行聚类，根据聚类后的结果，构建标签，构建基于多层感知器的交通模式分类模型；然后将交通模式分类模型的模型参数共享给其他交通数据管理中心，由它们对本地交通数据进行分类，然后利用分类后的各个类别数据集按照联邦学习框架分别训练门控循环单元GRU，得到每个类别的GRU的模型参数；最后，对待预测的交通数据管理中心的未来交通流进行分类，并用对应类别的GRU的模型参数对待预测的交通数据管理中心的未来交通流进行预测。
本发明授权一种基于交通模式分类的联邦学习交通预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于交通模式分类的联邦学习交通预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1：对待预测的交通数据管理中心的交通数据使用聚类算法进行聚类，以识别不同的交通模式； S2：根据聚类后的结果，构建标签，构建基于多层感知器的交通模式分类模型 ； 其中，表示输入的交通时序数据，表示对应的输出类别，表示第个类别的交通数据； S3：将待预测的交通数据管理中心的交通模式分类模型的模型参数共享给其他交通数据管理中心，所述其他交通数据管理中心根据模型参数对本地交通数据进行分类；利用分类后的各个类别数据集按照联邦学习框架分别训练门控循环单元GRU，得到每个类别的门控循环单元GRU的模型参数； S4：对待预测的交通数据管理中心的未来交通流进行分类，并用对应类别的门控循环单元GRU的模型参数对待预测的交通数据管理中心的未来交通流进行预测。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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