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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于动态记忆库的时变图神经网络交通流量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：CN121171043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511695390.3，技术领域涉及：G08G1/065；该发明授权一种基于动态记忆库的时变图神经网络交通流量预测方法是由肖军弼;赵梦菲;吕晓璐;郭美玲设计研发完成，并于2025-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态记忆库的时变图神经网络交通流量预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于动态记忆库的时变图神经网络交通流量预测方法，属于交通预测技术领域；本发明采用分层深度神经网络架构，包括数据嵌入层、时空编码层、记忆增强层与预测输出层。数据嵌入层预处理交通流量序列，协同编码时序模式与路网关联，同步构建动态图结构；时空编码层经时空流解耦提取，空间分支通过时延图卷积模块与空间Mamba模块建模多尺度空间依赖，时间分支利用层次化时序感知模块与时间Mamba模块提取多粒度时间特征；记忆增强层借助动态记忆库对时空融合特征进行模式匹配与重构；预测输出层以GCRN为解码器生成预测结果。本发明精准捕捉交通态势的时空依赖，预测曲线与真实值高度贴合，实现了交通流量的高精度预测。

本发明授权一种基于动态记忆库的时变图神经网络交通流量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态记忆库的时变图神经网络交通流量预测方法，其特征在于，包括以下过程： S1、采集历史交通流量数据，经预处理得到交通流量序列； S2、协同编码交通流量序列的时序模式与路网空间关联，经时空嵌入精炼融合与特征拼接，生成增强嵌入特征； S3、基于路网拓扑构建初始加权邻接矩阵，结合增强嵌入特征计算节点特征相关性，依此优化边的权重与连接，构建动态图结构； S4、将动态图结构与增强嵌入特征输入至时空流解耦提取模块，模块包括时间分支和空间分支； 所述空间分支包括顺次连接的时延图卷积模块与空间Mamba模块，刻画局部与全局空间依赖关系，得到空间特征； 所述时间分支包括顺次连接的层次化时序感知模块与时间Mamba模块，捕获短期变化与长期演变规律，得到时间特征； 所述空间分支中，时延图卷积模块首先利用图小波变换进行多尺度图卷积运算，并结合延迟感知机制对网络信息传播延迟进行建模，以捕获局部与全局的空间依赖关系，输出多尺度空间特征，其中为空间特征输出通道维度； 所述空间Mamba模块接收时延图卷积模块输出的多尺度空间特征，通过状态空间模型对空间维度的长程依赖进行建模，并利用其选择性机制依据输入动态调整状态转移过程，最终输出增强后的空间特征 所述时间分支中，层次化时序感知模块通过多个具有不同扩张率的并行因果卷积层，分别捕捉不同时间尺度的短期时间模式，并将各分支输出融合，在不引入未来信息的前提下提取多尺度时间特征，输出时间上下文特征，其中为时间特征输出通道维度； 所述时间Mamba模块接收层次化时序感知模块输出的时间上下文特征，通过状态空间模型在时间维度上进行选择性编码，实现对时间动态的细粒度建模与演化趋势捕捉，最终输出增强后的时间特征 S5、将空间特征和时间特征通过交叉注意力融合得到时空融合特征； S6、将时空融合特征输入至动态记忆库，基于记忆感知机制强化时空融合特征，生成记忆增强特征； S7、采用GCRN作为解码器整合记忆增强特征，生成最终预测结果。

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中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66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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