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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利一种基于面域空间语义的交通状态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：CN121305864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511452110.6，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于面域空间语义的交通状态预测方法及装置是由覃沧;杨丽娜;彭玲设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于面域空间语义的交通状态预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于面域空间语义的交通状态预测方法及装置，属于智能交通与时空大数据分析领域。包括：融合交通流、时间嵌入与遥感语义获得统一节点特征；以传感器间实际距离构建道路短距图，以功能区面积占比相似度构建语义长距图，加权合成全局静态邻接矩阵；通过自注意力机制生成随时间更新的动态邻接矩阵，并结合多阶扩散与时间局部化；利用静态与动态邻接矩阵进行多阶图卷积捕捉空间依赖；提取短期变化，挖掘长期周期，捕捉时间依赖；最终通过时空解耦模块动态平衡空间与时间依赖的贡献，输出预测结果。本发明通过面域空间语义刻画功能区差异，结合静态与动态图建模及分层时间建模，提升非平稳交通场景下的预测精度与适应性。

本发明授权一种基于面域空间语义的交通状态预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于面域空间语义的交通状态预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、融合交通流、时间嵌入与遥感语义计算包括节点距离、传感器周围空间语义、时间嵌入特征以及交通特征在内的向量； 步骤2、通过节点距离构建物理邻近图，得到道路短距图，进一步得到短距离依赖邻接矩阵；通过传感器周围空间语义构建语义邻接图，得到语义长距图，进一步得到长距离依赖邻接矩阵，将短距离依赖邻接矩阵与长距离依赖邻接矩阵按权重合成为全局静态邻接矩阵； 步骤3、利用传感器周围空间语义、时间嵌入特征和交通特征生成随时间更新的时间更新邻接矩阵，并做多阶扩散与时间局部化； 步骤4、利用全局静态邻接矩阵与时间更新邻接矩阵进行多阶图卷积，捕捉空间依赖； 步骤5、用门控循环单元GRU捕捉短期变化、自注意力机制挖掘长期周期，捕捉时间依赖； 步骤6、动态平衡空间依赖与时间依赖的贡献，输出最终预测结果； 步骤4包括： 对输入的静态邻接矩阵计算邻接矩阵：然后通过邻接矩阵连乘生成2至阶高阶邻接 关系矩阵，然后将高阶邻接关系矩阵与之前计算得到的时间更新邻接矩阵组合，形成时空 局部化图；对历史序列滑动展开，获得长度为的滑动时间窗口，随后使用线性层进行特 征升维得到特征，利用升维后的特征，计算局部时间窗口特征均值作为基准特征，然后，通 过重组操作，将节点维度与时间维度合并，将升维后的特征重组为时空图卷积适用格式特 征，随后，对时空图卷积适用格式特征结合先前计算的每个时空局部化图中每个图结构执 行图卷积操作得到图卷积结果，拼接所有图卷积结果并通过线性层融合，得到空间依赖结 果特征向量。

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