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龙图腾网获悉智慧互通科技股份有限公司申请的专利停车场泊位占用量的多维度预测方法以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：CN116721565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211476718.9，技术领域涉及：G08G1/14；该发明授权停车场泊位占用量的多维度预测方法以及系统是由王鹏;闫军;韩亮;张擎;赵珣设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本停车场泊位占用量的多维度预测方法以及系统在说明书摘要公布了：本申请公开一种停车场泊位占用量的多维度预测方法以及系统。方法包括：获取各个停车场之间的车场间直线距离、各个停车场的泊位占用时序训练集；根据各个车场间直线距离，获得各个停车场之间的车场间关系数据；根据车场间关系数据与泊位占用时序训练集，对图神经网络进行训练，获得每个停车场的车场空间特征与泊位占用时序序列；根据每个停车场的车场空间特征与泊位占用时序序列，对长短期记忆神经网络进行训练，获得每个停车场的泊位占用数量的时序特征；将每个停车场的泊位占用数量的时序特征输入至全连接层进行非线性特征提取，获得每个停车场在下一个间隔时刻的泊位占用量。

本发明授权停车场泊位占用量的多维度预测方法以及系统在权利要求书中公布了：1.一种停车场泊位占用量的多维度预测方法，其特征在于，包括： 获取各个停车场之间的车场间直线距离、所述各个停车场的泊位占用时序训练集； 根据各个所述车场间直线距离，获得所述各个停车场之间的车场间关系数据； 根据所述车场间关系数据与所述泊位占用时序训练集，对图神经网络进行训练，获得每个所述停车场的车场空间特征与泊位占用时序序列； 根据每个所述停车场的所述车场空间特征与所述泊位占用时序序列，对长短期记忆神经网络进行训练，获得每个所述停车场的泊位占用数量的时序特征； 将每个所述停车场的所述泊位占用数量的时序特征输入至全连接层进行非线性特征提取，获得每个所述停车场在下一个间隔时刻的泊位占用量； 所述根据各个所述车场间直线距离，获得所述各个停车场之间的车场间关系数据，包括： 根据每个所述车场间直线距离，构建二维距离矩阵； 根据权重计算公式，计算所述各个停车场之间的权重参数； 根据所述权重参数，获得所述各个停车场之间的所述车场间关系数据；其中，所述权重计算公式为：表示所述二维距离矩阵中第i个停车场与第j个停车场之间的所述车场间直线距离，为公式参数。

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