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龙图腾网获悉苏交科集团股份有限公司;华立绿色智慧科技(南京)有限公司申请的专利基于自注意力神经受控的交通速度预测方法及装置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：CN120954246B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511458097.5，技术领域涉及：G08G1/052；该发明授权基于自注意力神经受控的交通速度预测方法及装置是由黄海浪;张捷报;张旭光;薛龙;戴志鹏;曾文;姚佳钰;潘越峰;靳志成;崔亚文设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自注意力神经受控的交通速度预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于自注意力神经受控的交通速度预测方法及装置，涉及智能交通技术领域，能够在维持较低的计算复杂度的情况下提升交通速度预测的精度。本发明包括：获取交通速度的历史数据，并生成原始输入序列；建立AB‑NCDE模型，并对所述原始输入序列执行前向传播流程；建立损失函数并执行反向传播流程；利用训练后的AB‑NCDE模型进行交通速度预测。本方案用于交通速度预测。

本发明授权基于自注意力神经受控的交通速度预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于自注意力神经受控的交通速度预测方法，其特征在于，包括： S1、获取交通速度的历史数据，并生成原始输入序列； S2、建立AB-NCDE模型，并对所述原始输入序列执行前向传播流程； S3、建立损失函数并执行反向传播流程； S4、利用训练后的AB-NCDE模型进行交通速度预测； 在S1中，包括： 从地图数据服务器获取以json串的形式记载的对应各路段的车速数据，通过linkid标识符识别路段，并提取对应各个路段的平均车速； 离散的原始输入序列表示为：，其中，表示观测到的n个速度值，表示n个速度值分别对应的n个时间点； 所述对所述原始输入序列执行前向传播流程，包括： 对通过函数插值的方式生成连续时序值； 利用时序控制函数f，对向隐变量映射，得到隐变量的随时演化关系； 通过图卷积控制函数g，将隐变量向新的隐变量做映射，计算新的隐变量的随时演化关系； 通过的输出层得到速度的预测序列； 在AB-NCDE模型中，NCDE部分包括：，是模型z的初始状态，是模型z在T时刻的状态，是神经网络的参数，括号中携带分号的函数形式表示被积函数，是模型z在t时刻的状态，t∈[0，T]； 所述AB-NCDE模型的时序控制环节包括：提取时序特征的方式为：； 将输入采取多头注意力机制的自注意力模块，完成注意力矩阵计算后进行归一化处理，得到处理后的时序特征，； 对于处理后的时序特征，经过线性层提取特征后进行归一化处理，再通过激活函数tanh，得到最终的时序输出z，； 通过第一微分求解器获取隐变量的随时演化关系，在所述第一微分求解器中包括：表示隐变量H的初始状态，表示隐变量H在T时刻的状态,表示隐变量H在t时刻的状态； 通过第二微分求解器获取新的隐变量的随时演化关系，在所述第二微分求解器中包括：，其中，表示隐变量Z的初始状态，表示隐变量Z在T时刻的状态，隐变量通过一个输出层后得到速度的预测序列。

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苏交科集团股份有限公司;华立绿色智慧科技(南京)有限公司，其通讯地址为：210017 江苏省南京市水西门大街223号；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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