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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于时空图网络的电动化混合车流能耗碳排放动态估计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：CN120148228B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510232803.8，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于时空图网络的电动化混合车流能耗碳排放动态估计方法是由丁卉;高辉;郭悠游设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空图网络的电动化混合车流能耗碳排放动态估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空图网络的电动化混合车流能耗碳排放动态估计方法，该方法包括建立选取路网的有向图结构，构建基于真实车辆出行数据的动态邻接矩阵，得到有向图结构下的路段节点间的动态空间关联；基于采集的真实道路、车流量、运行速度、气温、相对湿度，建立路网的有向图结构下的输入‑输出样本集；构建车流‑运行‑能耗碳排放响应关系模型，利用输入‑输出样本集对该模型进行训练，利用训练得到的最优模型，实现对不同车流量输入下的能耗碳排放动态估计。本发明创建了标准路网图框架下分类型车辆、在不同时空位置上能耗、碳排放动态估计方法，对于不同地域具有较好地可复制性。

本发明授权一种基于时空图网络的电动化混合车流能耗碳排放动态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空图网络的电动化混合车流能耗碳排放动态估计方法，其特征在于，包括步骤： S1、建立选取路网的有向图结构，构建基于真实车辆出行数据的动态邻接矩阵，得到有向图结构下的路段节点间的动态空间关联； S2、基于采集的真实道路、车流量、运行速度、气温、相对湿度，建立路网的有向图结构下的输入-输出样本集； S3、构建路-车-运行-天气多要素关联的时空图特征提取模块，该模块包括依次连接的卷积层和关联门控单元； S4、构建车流-运行-能耗碳排放响应关系模型，按照设定比例将输入-输出样本集分为训练集和测试集，利用训练集对该模型进行训练，将测试集中的输入样本集输入到训练后的车流-运行-能耗碳排放响应关系模型中，得到能耗碳排放动态估计结果；具体为： 车流-运行-能耗碳排放响应关系模型包括依次连接的路-车-运行-天气多要素关联的时空图特征提取模块、时空注意力图卷积模块和LSTM模块； 将输入样本集组成多维时空张量X∈RN,T后，按不同特征维度分别输入到训练后的车流-运行-能耗碳排放响应关系模型中，经过路-车-运行-天气多要素关联的时空图特征提取模块，利用卷积核大小为1*1的卷积层提取低维特征，该特征经过关联门控单元，得到相应的关联特征信息，具体公式为： 其中，表示第type种车辆类型的车流量与路段运行速度的关联特征信息，表示第type种车辆类型的车流量与气温的关联特征信息，表示第type种车辆类型的车流量与相对湿度的关联特征信息，表示第type种车辆类型车流量的低维特征，DSpeed表示路段运行速度的低维特征，DAirTem表示气温的低维特征，DRh表示相对湿度的低维特征； 将DRoad、加权融合，得到不同时刻的多要素关联的图特征向量X′，具体公式为： 其中，DRoad表示路段长度的低维特征，F表示加权融合； 将多要素关联的图特征向量X′与动态邻接矩阵融合后，经过时空注意力图卷积模块进行图卷积操作，得到每时刻的特征向量，该特征向量经过LSTM模块，得到时间关联特征，完成能耗碳排放动态估计。

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