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龙图腾网恭喜重庆城市管理职业学院申请的专利一种考虑时空相似性的交通流预测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：CN115762160B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202211443967.8，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种考虑时空相似性的交通流预测方法是由郑家佳;陈聪设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑时空相似性的交通流预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种交通流预测方法，包括：根据交通流数据在不同时间尺度上表现出的相似性，定义临近时段、日和周三种时间尺度；面向临近时段、日和周三种时间尺度，构建三个功能相同的预测模块；构建不同时间尺度预测模块的输入；由不同时间尺度预测模块的输出得到预测值。本发明的方法可以提高交通流预测的准确度。

本发明授权一种考虑时空相似性的交通流预测方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑非邻近节点的时空相似性的交通流预测方法，其特征在于，包括：步骤一：对交通流数据进行统计分析，根据交通流数据在不同时间尺度上的相关性，确定三种时间尺度：邻近时段、日和周；步骤二：针对所述三种时间尺度，构建三个功能相同的不同时间尺度的预测模块：邻近时段预测模块、日预测模块和周预测模块，所述预测模块用于对交通流进行预测，其中，每个预测模块均包括动态图构建单元和两个或以上的时空层单元，所述两个或以上的时空层单元通过残差连接，所述动态图构建单元用于构建反应路网节点时空动态变化的动态图，所述时空层单元用于建模时间依赖性和空间依赖性，其中，动态图用表达动态图的邻接矩阵DAt表示，邻接矩阵DAt与节点相关性距离度量邻接矩阵Apre-distanc、非邻近节点相似性度量邻接矩阵Apre-similarity、自适应嵌入邻接矩阵Aadp以及动态相关性邻接矩阵Adynamic相关，其中，非邻近节点相似性度量邻接矩阵Apre-similarity与节点之间的Wasserstein距离相关；步骤三：构建不同时间尺度的预测模块的输入，所述输入包括邻近时段数据Xa、日周期数据Xb和周周期数据Xc，其中， N表示路网中的节点数量，F表示数据特征维度，数据特征包括车流量、速度和占有率，检测节点的采样频率是q次天，一天的采样时间序列的长度为q，检测的当前时刻为t0，Tp表示所要预测的未来时间区间，Ta表示过去邻近时段的时间区间，Tb表示过去几天同一时间构成的时间区间，Tc表示过去几周同一时间构成的时间区间，其中Na，Nb，Nc是大于1的正整数，表示预测步长的倍数；步骤四：根据所述不同时间尺度的预测模块和所述输入，确定不同时间尺度的预测模块的输出并确定对交通流数据的预测值。

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