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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于有向图时空信息嵌入的交通流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：CN118298634B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202410462928.5，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于有向图时空信息嵌入的交通流预测方法及系统是由芮一康;吴冠文;赵妍;吴任飞;蒋俊锋设计研发完成，并于2024-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于有向图时空信息嵌入的交通流预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及交通管理系统技术领域，公开了一种基于有向图时空信息嵌入的交通流预测方法及系统，基于单向交通流的路网结构，构造有向图，加强模型对交通时空数据的空间特征提取能力；将基于有向图的静态空间信息和动态空间信息嵌入到交通流数据中，增强模型对路网空间信息的学习能力；设计了具有时间周期信息嵌入的时空注意力记忆块来捕捉数据的时空相关性。编码器阶段，根据上述的时空信息嵌入方法和时空注意力记忆块连接设计以提取交通时空数据特征；解码器阶段，使用全卷积的UniRepLKNet‑S架构生成最终的预测结果。本发明的有益效果为：能够更好的帮助交通管理部门和个体驾驶者应对复杂多变的交通环境，提高路网交通效率。

本发明授权一种基于有向图时空信息嵌入的交通流预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于有向图时空信息嵌入的交通流预测方法，其特征在于，包括： 采集实时时间序列交通数据，将采集的实时时间序列交通数据输入预先训练好的基于编码器-解码器架构和有向图的时空嵌入注意力网络模型中进行预测，端到端生成全路网多步的短期交通流预测结果； 其中，所述时空嵌入注意力网络模型的训练过程为： 采集路网中各道路的检测站历史单向交通数据和历史路网道路信息，并对采集的检测站历史单向交通数据和历史路网道路信息进行预处理，得到训练集和验证集； 使用所述训练集和设定初始超参数来训练所述时空嵌入注意力网络模型，通过所述验证集来调整时空嵌入注意力网络模型的超参数； 所述对采集的检测站历史单向交通数据和历史路网道路信息进行预处理的方法为： 对检测站历史单向交通数据进行清洗，对进行清洗后的数据进行标准化处理，并按照一定时间步长划分时间窗得到时间序列交通数据，进而得到时间序列交通数据集； 将历史路网道路信息处理为有向图交通延误惩罚矩阵和外界交通流量矩阵ε，将有向图交通延误惩罚矩阵和外界交通流量矩阵ε进行标准化后与时间序列交通数据集一起作为训练集和验证集；其中， 为有向图中N个顶点的集合，表示路网上所有检测点，n为顶点编号，vn为路网上第n个检测点； 为有向图中S个从vi到vj的有向边集合，表示路网上检测点间的可达关系，i、j皆为顶点编号，i≠j；表示有向图中S个从vi到vj的可达条数，S表示集合Ψ中的元素个数； 为成本邻接矩阵，为从vi到vj的通行成本权重；交通延误惩罚矩阵为 指由于从vi到vj的有向边上交叉路口或匝道引起的交通延误；外界交通流量矩阵为 指路网以外的交通流对vi到vj的有向边的影响。

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