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龙图腾网获悉拓恒技术有限公司申请的专利一种基于扩散模型的交通流量预测方法及系统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：CN119889026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411851701.6，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于扩散模型的交通流量预测方法及系统是由张成;陈斌文;赵轩设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型的交通流量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于扩散模型的交通流量预测方法及系统，包括：获取历史交通数据并进行数据预处理，形成样本数据集；将道路网络的路段作为节点，根据路段间的地理相邻及历史交通关联关系构建边，形成时空依赖结构图；进行周期特征提取和目标特征提取；利用动态时间规整方法度量周期特征与目标特征在时间维度上的相似度，并基于相似度对周期特征进行选择性迁移与加权融合，得到融合特征；将融合特征输入基于扩散模型构建的交通流量预测模型中进行训练，输出预测未来交通流量的表示向量；再将当前时刻的交通数据输入训练好的预测模型中进行交通流量预测，输出未来时间段的交通流量预测结果。

本发明授权一种基于扩散模型的交通流量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的交通流量预测方法，其特征在于，包括： 获取历史交通数据并进行数据预处理，形成包含交通流量、交通速度和道路占有率的样本数据集； 将所述样本数据集中道路网络的路段作为节点，根据路段间的地理相邻及历史交通关联关系构建边，形成描述时空依赖的时空依赖结构图；包括： 以路段为节点，将N个路段作为节点集合V中的N个节点； 根据地理相邻关系和历史流量相关度为节点间建立边，形成邻接矩阵A； 基于所述节点集合V和所述邻接矩阵A，形成描述时空依赖的图结构G； 对所述时空依赖结构图中的所述历史交通数据进行周期特征提取和目标特征提取；提取所述周期特征和所述目标特征，包括： 选取较长时间跨度的历史数据作为周期数据，定义所述周期数据的长度为Tcyc个时间片，经由特征提取处理，得到周期特征Zcyc 选取近期时间段的数据作为目标数据，定义所述目标数据的长度为Ttar个时间片，经由特征提取处理，得到目标特征Ztar 利用动态时间规整方法度量所述周期特征与所述目标特征在时间维度上的相似度，并基于所述相似度对所述周期特征进行选择性迁移与加权融合，得到融合特征；包括： 其中，Zfus为融合特征，Zcyc为周期特征，Ztar为目标特征，Tfus为融合后在时间维度上统一长度的时间片数，N为路段数，为特征维度，α为相似度； 将所述融合特征输入基于扩散模型构建的交通流量预测模型中进行训练，通过前向加噪与反向扩散还原过程捕获多尺度、多阶段的时空特征分布，输出预测未来交通流量的表示向量； 再将当前时刻的交通数据输入训练好的预测模型中进行交通流量预测，通过反向扩散过程，输出未来时间段的交通流量预测结果；包括： ； 其中，Tpred为未来Tpred个时间片，N为路段数，为对路段在未来Tpred个时间片的交通流量预测值，t0为当前时刻。

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