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龙图腾网获悉华南农业大学申请的专利一种基于神经网络的时空ARIMA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：CN119495188B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411569651.2，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于神经网络的时空ARIMA交通预测方法是由林新龙;王美华;钟诚华设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的时空ARIMA交通预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于神经网络的时空ARIMA交通预测方法，包括通过时间感知分解策略将原始交通数据分解成多个子集；将每个子集拆分成周期与时间段数据，组成训练数据集和测试数据集；构建时空ARIMA网络模型；并利用训练数据集训练时空ARIMA网络模型；利用训练好的时空ARIMA网络模型对测试数据集进行预测。本发明结合了时间感知分解策略和时空ARIMA，同时提取了时间与空间的特征信息，并且可以更好的捕捉到不同时间段下的时空依赖信息，从而提升了交通预测的效果；本发明考虑交通数据的时间属性，从而处理时变空间依赖性问题；根据数据的固有分布和过渡周期；与现有交通预测方法相比，本发明能够预测出精确的交通预测结果。

本发明授权一种基于神经网络的时空ARIMA交通预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的时空ARIMA交通预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、通过时间感知分解策略将原始交通数据分解成多个子集； S2、将每个子集拆分成周期与时间段数据，组成训练数据集和测试数据集； S3、构建时空ARIMA网络模型；并利用训练数据集训练时空ARIMA网络模型； 所述的时空ARIMA网络模型包括时间依赖模块和空间依赖模块； 所述的时间依赖模块由全连接层和DLinear模块组成，所述的全连接层负责处理中心节点的信息和其他邻居节点的信息，所述的DLinear模块用于捕捉时间依赖性； 所述的全连接层的表达式如下： ； ； 其中，和分别表示输入数据、通过全连接层后在中心节点和邻居节点上的表示；、表示非线性变换；t表示第t个周期；n表示第n个邻居；l表示第l个时间段； 然后将中心节点和邻居节点上的表示和输入到DLinear模块中，通过所述的DLinear模块捕捉时间依赖性，具体为： 其中，表示将输入分解为趋势和季节成分，表示将趋势和季节成分相加，从而实现捕捉时间依赖性；、分别表示经过DLinear模块后中心节点和邻居节点的输出表示形式； S4、利用训练好的时空ARIMA网络模型对测试数据集进行预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南农业大学，其通讯地址为：510000 广东省广州市天河区五山；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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