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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种基于深度学习的交通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：CN116403397B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202211651167.5，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于深度学习的交通预测方法是由魏迎梅;高敏;杨雨璇;韩贝贝;谢毓湘;康来;蒋杰设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的交通预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的交通预测方法，包括：获取表征第一数量个历史时间步的交通状态信息和时空信息的历史表征以及表征第二数量个未来时间步的时空信息的未来表征；应用第一BERT模型对所述历史表征进行处理，获取第一状态编码；将所述第一状态编码与所述未来表征相加，得到预测表征；应用第二BERT模型对所述预测表征进行处理，获取预测的交通状态。通过以上方式，本发明能够有效捕获交通数据中隐藏的时空依赖性，提高长期预测的准确率。

本发明授权一种基于深度学习的交通预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的交通预测方法，其特征是，所述基于深度学习的交通预测方法包括： 获取表征第一数量个历史时间步的交通状态信息和时空信息的历史表征以及表征第二数量个未来时间步的时空信息的未来表征； 应用第一BERT模型对所述历史表征进行处理，获取第一状态编码； 将所述第一状态编码与所述未来表征相加，得到预测表征； 应用第二BERT模型对所述预测表征进行处理，获取预测的交通状态。 所述应用第一BERT模型对所述历史表征进行处理，获取第一状态编码，包括： 对所述历史表征进行时间注意力计算，获取第一时间注意力编码； 对所述第一时间注意力编码进行空间注意力计算，获取第一空间注意力编码； 对所述第一空间注意力编码进行层归一化处理，得到第一状态编码； 所述对所述历史表征进行时间注意力计算，获取第一时间注意力编码，包括： 将所述历史表征分解为时间步和节点粒度，根据所述历史表征计算所述第一BERT模型中任一节点的任一时间步的当前层的时间注意力的时间输入向量，所述时间输入向量包括时间查询向量、时间键向量以及时间值向量； 根据所述时间查询向量和所述时间键向量应用激活函数计算当前层的第一时间注意力权重； 对当前层的所述第一时间注意力权重与所述时间值向量进行加权求和，并与上一层的第一时间注意力编码进行残差连接，得到当前层的第一时间注意力编码。

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