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龙图腾网获悉北京大学深圳研究生院申请的专利城市交通需求预测方法和装置、电子设备及存储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：CN120278352B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510771099.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权城市交通需求预测方法和装置、电子设备及存储介质是由赵鹏军;王祎勍;陈睿;李不悔设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本城市交通需求预测方法和装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提出的一种城市交通需求预测方法和装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取目标城市的城市网格地图、手机信令数据以及城市特征统计数据；根据手机信令数据以及城市特征统计数据，确定每一网格单元的目标出行量；根据城市特征统计数据，构建每一网格单元的网格特征向量；针对任意一个出发网格单元和任意一个目的网格单元，分别将对应的网格特征向量以及两个网格单元之间的网格距离作为目标输入参数，输入预训练的深度重力预测模型，得到出发网格单元至目的网格单元之间的出行选择概率；基于出行选择概率以及出发网格单元的目标出行量计算得到交通出行预测数据。本申请能够利用深度重力模型有效融合多源数据，提高城市交通需求预测的精度。

本发明授权城市交通需求预测方法和装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种城市交通需求预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标城市的城市网格地图、手机信令数据以及城市特征统计数据； 根据所述城市网格地图、所述手机信令数据以及所述城市特征统计数据，确定所述城市网格地图中每一网格单元的目标出行量； 根据所述城市特征统计数据以及所述城市网格地图，构建所述城市网格地图中每一网格单元的网格特征向量； 针对多个所述网格单元中的任意一个出发网格单元以及任意一个目的网格单元，分别将对应的所述网格特征向量以及两个所述网格单元之间的网格距离作为目标输入参数，输入预训练的深度重力预测模型，以使所述深度重力预测模型输出所述出发网格单元至所述目的网格单元之间的出行选择概率； 基于所述出行选择概率以及所述出发网格单元的所述目标出行量计算得到交通出行预测数据； 所述方法还包括：对所述手机信令数据以及所述城市特征统计数据根据预设的人群类别以及预设的时间段进行划分，得到每一时间段中每一人群类别对应的分类手机信令数据以及分类城市特征统计数据； 根据所述城市网格地图、所述分类手机信令数据以及所述分类城市特征统计数据，确定每一网格单元每一时间段中每一人群类别的分类目标出行量； 根据所述分类城市特征统计数据以及所述城市网格地图，构建所述城市网格地图中每一网格单元每一时间段中每一人群类别的分类网格特征向量； 针对多个所述网格单元中的任意一个出发网格单元以及任意一个目的网格单元，分别将对应的所述分类网格特征向量以及两个所述网格单元之间的网格距离作为目标输入参数，输入预训练的深度重力预测模型，以使所述深度重力预测模型输出所述出发网格单元至所述目的网格单元之间的分类出行选择概率； 基于所述分类出行选择概率以及所述出发网格单元的所述分类目标出行量，计算得到每一网格单元每一时间段中每一人群类别的分类交通出行预测数据。

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