浙江师范大学施俊庆获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江师范大学申请的专利混合神经网络训练方法、交通流预测方法、设备和介质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：CN114742210B 。
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：202210503267.7，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权混合神经网络训练方法、交通流预测方法、设备和介质是由施俊庆;李睿;李青;章国鹏;阮俊辉设计研发完成，并于2022-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本混合神经网络训练方法、交通流预测方法、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种混合神经网络训练方法、交通流预测方法、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法通过使用包括LSTM模块和第一自注意力机制模块的混合神经网络，其中，LSTM模块和第一自注意力机制模块耦接，第一自注意力机制模块包含有经降维映射处理的注意力矩阵，在获取多个道路网络节点的交通流数据之后将交通流数据输入到混合神经网络中进行训练，得到训练后的混合神经网络。解决了相关技术中利用机器学习方法学习交通流数据复杂的时空相关性时存在时间复杂度较高，交通流预测效率较低的问题，提升了交通流预测的效率。
本发明授权混合神经网络训练方法、交通流预测方法、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种混合神经网络训练方法，应用于交通流预测，其特征在于，所述混合神经网络包括LSTM模块和第一自注意力机制模块，所述LSTM模块和所述第一自注意力机制模块耦接，所述第一自注意力机制模块包含有经降维映射处理的注意力矩阵，所述方法包括： 获取多个道路网络节点的交通流数据； 将所述交通流数据输入到所述混合神经网络中进行训练，得到训练后的混合神经网络； 所述混合神经网络还包括位置嵌入模块，所述位置嵌入模块的输入端与所述LSTM模块的输出端连接，所述位置嵌入模块的输出端与所述第一自注意力机制模块的输入端连接，其中，所述位置嵌入模块用于对所述LSTM模块的输出数据进行位置编码； 获得所述经降维映射处理的注意力矩阵包括： 根据所述LSTM模块的输出数据获得查询矩阵、键矩阵和值矩阵； 获取映射矩阵，并根据所述映射矩阵对所述查询矩阵和所述键矩阵的乘积进行降维映射，得到第一相关性矩阵； 根据所述映射矩阵对所述值矩阵进行降维映射，并根据所述第一相关性矩阵和降维映射后的值矩阵得到所述注意力矩阵。
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