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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利基于全连接图和双重卷积的区域桥梁群车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：CN119541192B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411512319.2，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于全连接图和双重卷积的区域桥梁群车流量预测方法是由时鹏;张艾东;刘鲁齐;刘文斌;李仪;张紫薇;兰成明设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全连接图和双重卷积的区域桥梁群车流量预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于全连接图和双重卷积的区域桥梁群车流量预测方法及装置，涉及时序数据预测技术领域。该方法包括：对区域桥梁群中不同桥梁节点车流量进行监测，获得二维数据结构时间序列的原始流量数据；对原始车流量数据进行数据结构升维处理，获得三维数据结构的改进数据；使用改进数据对模型进行训练；根据当前改进数据，通过图卷积神经网络进行特征提取，获得时空相关特征；通过二维卷积网络捕捉数据周期性，获得周期性特征；将时空相关特征以及周期性特征进行拼接融合输入全连接层预测，获得车流量预测结果。本发明是一种基于全连接图和双重卷积的多维时间序列的区域桥梁群车流量预测方法，为区域路网中桥梁的性能演化预测提供依据。

本发明授权基于全连接图和双重卷积的区域桥梁群车流量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全连接图和双重卷积的区域桥梁群车流量预测方法，其特征在于，所述方法包括： 在区域桥梁群的预设监测点处，对车流量进行监测，获得二维数据结构时间序列的原始流量数据； 对所述原始流量数据进行数据结构升维处理，获得三维数据结构的改进数据； 使用所述改进数据，对待训练图卷积神经网络以及待训练二维卷积神经网络进行训练，获得图卷积神经网络以及二维卷积神经网络； 获取当前车流量数据；将所述当前车流量数据进行升维处理，获得当前改进数据； 根据所述当前改进数据，通过图卷积神经网络进行特征提取，获得时空相关特征； 根据所述当前改进数据，通过二维卷积网络捕捉数据周期性，获得周期性特征； 将所述时空相关特征以及所述周期性特征进行拼接融合，获得融合特征；将所述融合特征输入全连接层进行车流量预测，获得车流量预测结果； 其中，所述对所述原始流量数据进行数据结构升维处理，获得三维数据结构的改进数据，包括： 对所述原始流量数据进行数据预处理，获得处理后车流量数据； 根据预设最短时间周期，对所述处理后车流量数据的时间窗口进行划分，获得时间窗口长度； 基于所述时间窗口长度，根据预设最短时间周期，对所述处理后车流量数据进行分割，获得时序数据片段集； 根据所述时序数据片段集，采用同一节点对齐的方式进行数据堆叠，获得改进数据。

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