买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于深度时空图神经网络的双向交通流动态建模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：CN119694117B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202411813552.4，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于深度时空图神经网络的双向交通流动态建模方法是由祝苻;樊谨;王佳颖;张心仪;章复嘉;邬惠峰设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度时空图神经网络的双向交通流动态建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度时空图神经网络的双向交通流动态建模方法，属于智能交通与数据挖掘领域，包括以下步骤：S1、构造交通流动态图，捕获交通流的局部时空依赖性；S2、得到局部时空依赖性之后，使用时间卷积层提取时间特征；S3、得到时间特征后使用选择门来筛选S2中得到的有效信息，得到最终输出；S4、得到S3中的结果后，使用复合图卷积模块提取空间特征；S5、将双向流量融合，并通过预测层得到最终的预测结果；S6、计算模型的损失，确定模型是否符合要求，本发明通过解决现有技术在交通流量预测中面临的双向流量建模不充分、动态依赖性捕获不足以及对复杂交通场景适应性差等问题，从而提升交通流量预测的精度和模型的适用性。

本发明授权基于深度时空图神经网络的双向交通流动态建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度时空图神经网络的双向交通流动态建模方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构造交通流动态图，捕获交通流的局部时空依赖性； S11、使用动态图构造模块构建不同流向流量的I-O图与O-I图； S12、得到不同流向流量的I-O图与O-I图之后，整合交通时空数据中的静态和动态信息，为每个节点构建随时间而变化的动态嵌入矩阵，过程如下： ； ； 其中，表示流入流量的动态嵌入特征矩阵，表示流出流量的动态嵌入特征矩阵，、，和由和通过广播机制扩展得到，、分别表示两个时间嵌入矩阵，和表示timeinday和dayinweek两种时间特征，表示静态空间嵌入矩阵，表示流入流量的动态特征，表示流出流量的动态特征，表示非线性全连接层； S13、得到S12中的两个动态嵌入矩阵后，使用图注意力机制来计算不同节点之间的相关性，过程如下： ； ； ； ； 其中，和代表在第t时间O-I和I-O的注意力矩阵，、是O-I的注意力机制的参数矩阵，、是I-O的注意力机制的参数矩阵，、，、分别是O-I与I-O在时间范围[t-T+1:t]内使用的动态图，表示一个常数，表示归一化函数，表示静态矩阵； S14、得到相关性之后，聚合更长时间的交通数据，将节点数扩展到个，同时定义一个联合时空分布图，通过联合时空分布图得到局部时空依赖性，联合时空分布图如下： ； ； 其中，和表示时空联合分布图中的元素，依赖性为，表示点j在时间对当前时间t的节点i的影响； S2、得到局部时空依赖性之后，使用时间卷积层提取时间特征； S3、得到时间特征后使用选择门来筛选S2中得到的有效信息，得到最终输出； S4、得到S3中的结果后，使用复合图卷积模块提取空间特征； S5、将双向流量融合，并通过预测层得到最终的预测结果； S6、计算模型的损失，确定模型是否符合要求。

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杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区2号大街1158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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。