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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种基于动态多视图耦合图卷积的城市出行需求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：CN115456238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202210916072.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于动态多视图耦合图卷积的城市出行需求预测方法是由刘志;卞纪新;张德举;陈洋;孔祥杰;沈国江设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态多视图耦合图卷积的城市出行需求预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态多视图耦合图卷积的城市出行需求预测方法，获取城市中各个区域的地理位置数据、POI数据和道路数据，以各个区域为节点构建地理相似图、功能相似图和道路相似图；以单位时间为间隔，获取城市中每个区域在各个单位时间内的出行需求数据，构建动态需求相似图；然后结合动态多视图和耦合图卷积模块，能够从多个角度对出行需求数据中复杂的时空关系进行建模，对各个单位时间对应的融合空间特征分别采用门控循环单元提取时间相关特征，然后提取时间相关特征与外部特征之间的注意力分数，以注意力分数为权重，对所有单位时间对应的时间相关特征进行加权求和，得到最终预测结果。本发明提高了城市出行需求预测的准确性。

本发明授权一种基于动态多视图耦合图卷积的城市出行需求预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态多视图耦合图卷积的城市出行需求预测方法，其特征在于，所述基于动态多视图耦合图卷积的城市出行需求预测方法，包括：获取城市中各个区域的地理位置数据、POI数据和道路数据，以各个区域为节点构建地理相似图、功能相似图和道路相似图；以单位时间为间隔，获取城市中每个区域在各个单位时间内的出行需求数据，得到每个单位时间对应的特征矩阵，并构建动态需求相似图；将特征矩阵分别与动态需求相似图、地理相似图、功能相似图和道路相似图的邻接矩阵输入到对应的耦合图卷积模块，得到各相似图对应的空间特征，将各相似图对应的空间特征进行融合，得到融合空间特征；对各个单位时间对应的融合空间特征分别采用门控循环单元提取时间相关特征，然后通过注意力层提取时间相关特征与外部特征之间的注意力分数，以注意力分数为权重，对所有单位时间对应的时间相关特征进行加权求和，得到最终预测结果；其中，所述通过注意力层提取时间相关特征与外部特征之间的注意力分数，采用公式表示如下：α＝softmaxReLUUWU+EWE+bα；其中，U表示所有单位时间对应的时间相关特征，E表示外部特征，WU、WE和bα表示权重参数，α表示注意力分数向量。

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