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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于时空卷积网络的短时交通流量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：CN117037493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202311050610.8，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于时空卷积网络的短时交通流量预测方法是由贾朝龙;康哲一;彭钢;王蓉;肖云鹏设计研发完成，并于2023-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空卷积网络的短时交通流量预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能交通领域，具体涉及一种基于时空卷积网络的短时交通流量预测方法；包括：从交通卡口处获取交通数据；根据交通数据计算交通卡口活跃度；提取卡口节点的隐藏特征并融合交通卡口活跃度，得到隐藏信息矩阵；根据隐藏信息矩阵生成自适应邻接矩阵，将其输入到自适应图卷积网络模块进行处理，得到初始交通流量特征；采用BiGRU网络对初始交通流量特征进行处理，得到交通时空属性特征；提取外部属性特征并生成增广矩阵；将增广矩阵输入到BiGRU网络并采用注意力机制进行处理，生成注意力权重；根据交通时空属性特征和注意力权重预测交通流量，得到交通流量预测结果；本发明可实现对交通流量的准确预测，具有广阔的应用前景。

本发明授权一种基于时空卷积网络的短时交通流量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空卷积网络的短时交通流量预测方法，其特征在于，包括： S1：从交通卡口处获取交通数据； S2：根据交通数据计算交通卡口活跃度；计算交通卡口活跃度的公式为： 其中，ActiCv表示卡口节点v的交通卡口活跃度，Foutci＝x|ci-1＝v表示卡口节点v的所有邻居节点流出量，ci表示i时刻的流量，Finv表示卡口节点v的流入量； S3：提取卡口节点的隐藏特征并融合交通卡口活跃度，得到隐藏信息矩阵； S4：根据隐藏信息矩阵生成自适应邻接矩阵；生成自适应邻接矩阵的过程包括：根据卡口节点的嵌入表示创建初始自适应邻接矩阵；将初始自适应邻接矩阵与隐藏信息矩阵点乘，得到最终的自适应邻接矩阵；初始自适应邻接矩阵表示为： 其中，表示初始自适应邻接矩阵，E1表示源节点嵌入，E2表示目标节点嵌入，ReLU表示ReLU激活函数，softmax表示softmax激活函数； S5：采用自适应图卷积网络模块对自适应邻接矩阵进行处理，得到初始交通流量特征； S6：采用BiGRU网络对初始交通流量特征进行处理，得到交通时空属性特征； S7：从交通数据中提取外部属性特征，生成增广矩阵；将增广矩阵输入到BiGRU网络并采用注意力机制进行处理，生成注意力权重； S8：根据交通时空属性特征和注意力权重预测交通流量，得到交通流量预测结果。

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