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龙图腾网恭喜特微乐行(广州)技术有限公司申请的专利一种高速公路收费站流量预测方法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：CN119625994B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510162427.X，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种高速公路收费站流量预测方法及系统是由黄启辉;唐振;王超设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高速公路收费站流量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高速公路收费站流量预测方法及系统，涉及智能交通管理和大数据分析领域，包括采集多源异构交通数据，并进行预处理，对预处理后的多源异构交通数据进行特征提取，将提取的特征映射到共同的特征空间中，进行特征融合，生成综合特征向量，基于综合特征向量，获取交通网络图，根据交通网络图构建STGATwE模型，将STGATwE模型利用综合特征向量进行训练，调整STGATwE模型参数，生成训练好的STGATwE模型，将实时采集的多源异构交通数据，输入训练好的STGATwE模型，获取流量预测结果，通过采集多源异构交通数据和引入外部影响因素映射函数，丰富了数据维度、增强对外部因素的敏感度。

本发明授权一种高速公路收费站流量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高速公路收费站流量预测方法，其特征在于：包括：采集来自摄像头、雷达、GPS及历史记录的多源异构交通数据，并进行去噪、格式转换、时间对齐和标准化的预处理操作；对预处理后的多源异构交通数据，通过特征提取，提取出与流量预测相关的有效特征，包括车流密度、排队长度、车辆平均速度和车辆行驶路径的长度的特征；将提取的特征映射到共同的特征空间中，通过标准化、降维、协方差分析和UMAP算法映射的方式，进行特征融合，生成能够综合反映交通状况的综合特征向量；其中包括：将提取的特征进行标准化处理；进行标准化处理之后，应用PCA技术，将高维特征投影到特征空间中；将进行标准化和PCA技术处理的特征组合，生成协方差矩阵，并基于协方差矩阵，识别关键特征向量；使用关键特征向量构建低维特征矩阵，将低维特征矩阵通过UMAP算法，将低维特征矩阵映射到共同的特征空间中；将映射到共同特征空间中的低维特征矩阵进行融合，为每个低维特征矩阵中的特征赋予不同的权重，将所有特征按照各自的权重进行特征融合，获取的综合特征向量，表达式为： ；其中表示综合特征向量，表示特征融合时的混合比例，表示特征种类数量，表示特征的索引，表示第类特征的权重，表示第类特征在共同特征空间中的低维表示，表示协方差矩阵中第行第列的元素，表示防止分母为零的一个小常数，表示经过特征增强后的函数，表示特征增强强度参数，表示外部影响因素映射函数值； 特征增强函数的表达式为：；其中表示经过加权求和和标准化处理后的多个特征的综合值；根据实际高速公路网络结构构建初始交通网络图，基于综合特征向量定义初始交通网络图的节点属性和边权重，生成交通网络图，基于交通网络图，设计包含图注意力层和时空卷积层的STGATwE模型；将STGATwE模型利用综合特征向量进行训练，训练的步骤为反向传播和前向传播，并结合损失函数优化技术，调整模型参数，经过多轮迭代训练获取训练好的STGATwE模型；将实时采集的多源异构交通数据，输入训练好的STGATwE模型，获取流量预测结果。

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