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龙图腾网恭喜湖南工商大学申请的专利基于深度互学习的交通流信息预测方法、装置及相关设备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：CN119479318B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510059176.2，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于深度互学习的交通流信息预测方法、装置及相关设备是由胡春华;刘璐;王磊;张雪荣设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度互学习的交通流信息预测方法、装置及相关设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度互学习的交通流信息预测方法、装置及相关设备，包括：通过接收边缘节点发送的目标路网交通信息及兴趣点信息；基于目标路网交通信息及兴趣点信息，构建全局交通流量时空图和融合流量时空图；搭建第一网络，用于基于全局交通流量时空图和融合流量时空图提取第一全局交通流量时空特征、融合流量时空特征；搭建第二网络，用于基于全局交通流量时空图提取第二全局交通流量时空特征，并进行预训练；构建第一网络与第二网络相互传递的路径，以交替迭代方式依次进行训练，获得目标交通流信息预测模型，并采用目标交通流信息预测模型对实时交通流信息进行预测，得到预测结果。采用本发明提高交通流预测的及时性和准确性。

本发明授权基于深度互学习的交通流信息预测方法、装置及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度互学习的交通流信息预测方法，其特征在于，应用于分布式集群，所述分布式集群包括边缘节点和中心服务器，所述基于深度互学习的交通流信息预测方法包括中心服务器执行的如下步骤：接收边缘节点发送的目标路网交通信息及兴趣点信息；基于所述目标路网交通信息及兴趣点信息，构建全局交通流量时空图和融合流量时空图，所述全局交通流量时空图和融合流量时空图为有向图；搭建第一网络，用于基于全局交通流量时空图和融合流量时空图提取第一全局交通流量时空特征、融合流量时空特征；搭建第二网络，用于基于全局交通流量时空图提取第二全局交通流量时空特征，并进行预训练；构建第一网络与第二网络之间相互传递的路径，以交替迭代的方式依次进行训练，获得目标交通流信息预测模型；接收实时交通流信息，并采用所述目标交通流信息预测模型根据所述实时交通流信息进行预测，得到交通流信息预测结果；其中，所述基于所述目标路网交通信息及兴趣点信息，构建全局交通流量时空图和融合流量时空图包括：根据所述目标路网交通信息，构建全局交通流量时空图，对于每个时间步t,均存在对应的流量特征矩阵用于描述所述全局交通流量时空图；基于全局交通流量时空图,构建兴趣点流量图作为外部特征；通过小波聚类对所述全局交通流量时空图进行区域划分，并计算每个区域的区域流量，得到区域流量特征；对所述外部特征和所述区域流量特征进行融合，得到融合流量特征，并基于所述融合流量特征生成所述融合流量时空图。

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