买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉长春大学申请的专利一种基于动态图卷积循环网络的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：CN120279714B 。

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：202510764002.6，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于动态图卷积循环网络的交通流量预测方法是由肖治国;申奇;李长根;刘军利;曹鑫尧;刘钱;李念峰设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态图卷积循环网络的交通流量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态图卷积循环网络的交通流量预测方法，属于交通信息技术领域；该方法包括：获取历史交通流量数据，并对其进行预处理，构建数据集；对AGCRN模型进行改进，首先在自适应图卷积循环网络AGCRN的图生成部分加入自注意力机制的动态滤波器捕捉动态空间特征，然后在门控递归单元部分添加动态图生成模块捕捉周期时间依赖，最后在自适应图卷积循环网络AGCRN中加入残差修正模块进行误差特征提取。对改进的AGCRN模型进行训练，直至达到预定的性能指标，得到交通流量预测模型；利用交通流量预测模型进行交通路网的流量预测。本发明通过对图卷积网络的改进，提高了对交通路网流量的预测准确性。

本发明授权一种基于动态图卷积循环网络的交通流量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态图卷积循环网络的交通流量预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：获取历史交通流量数据，采用滑动窗口法对其进行预处理，构建数据集； S2：以自适应图卷积循环网络AGCRN模型为基础模型，在基础模型的编解码器中的门控递归单元GRU之前嵌入动态图生成模块，得到动态图卷积门控递归单元，至少两个动态图卷积门控递归单元堆叠构成动态图卷积循环模块，且前级动态图卷积门控递归单元输出作为后级输入，并在动态图生成模块中添加基于自注意力机制的动态滤波器；同时在基础模型尾部加入残差修正模块；残差修正模块配置为接收首阶段预测结果和原始模型输入，根据首阶段预测结果和原始模型输入计算残差信号，对残差信号进行次级编码解码修正，得到次阶段预测结果，并将两阶段预测结果相加合成得到最终的交通流量预测结果； S3：对改进后的自适应图卷积循环网络AGCRN模型进行训练，直至达到预定的性能指标，得到交通流量预测模型； S4：利用交通流量预测模型进行交通路网的流量预测； 改进后的自适应图卷积循环网络AGCRN模型包括模型输入层、首级编解码器与残差修正模块，其中模型输入层根据输入的历史交通流量数据进行节点嵌入学习，生成初始节点嵌入，接着将历史交通流量数据与初始节点嵌入共同输入至首级编解码器与残差修正模块中；首级编解码器中的编码器首先经过动态图卷积循环模块对历史交通流量数据进行特征提取，然后进行残差连接与层归一化，接着经过隐藏层处理后再次进行残差连接与层归一化实现编码；首级编解码器中的解码器首先通过动态图卷积循环模块对历史交通流量数据进行特征提取，然后进行残差连接与层归一化，接着通过多头注意力层与编码器的输出对齐，然后进行残差连接与层归一化，最后经过隐藏层处理后再次残差连接与层归一化，解码得到首阶段预测结果；最后，历史交通流量数据与首阶段预测结果经过残差修正模块处理，得到最终的交通流量预测结果； 残差修正模块包括残差信号提取层、次级编解码器和预测结果合并层，且次级编解码器和首级编解码器具有相同的内部网络结构； 动态图生成模块中运行如下公式： ； ； ； ； 其中，是时间步处滤波后得到的动态信号；表示激活函数；、和分别是查询矩阵、键矩阵和值矩阵；表示矩阵转置；是嵌入维度；表示激活函数；表示逐元素相乘操作；动态信号与初始节点嵌入逐元素相乘，生成时间步的动态节点嵌入；是在时间步处的动态拉普拉斯矩阵，通过计算节点间相似性，并经过拉普拉斯矩阵的构造方式进行标准化处理生成；表示激活函数；是度矩阵；是时间步的输入；静态邻接矩阵为初始化的支持矩阵，结合通过多通道图卷积进行计算，以得到动态图卷积特征，其中为权重，为偏置矩阵，为矩阵拼接； 动态图卷积门控递归单元中运行如下公式： ； ； ； 其中是时间步的输入；是时间步的输出；表示sigmoid激活函数，表示特征拼接，表示矩阵分割，分割出更新门与重置门，为动态图生成模块，候选隐藏状态通过输入特征和更新后的隐藏状态计算得到，根据重置门和候选隐藏状态加权更新得到最终隐藏状态； 残差修正模块中运行如下公式： ； ； ； 其中是首级编解码器的输出，通过时空卷积得到首阶段预测结果，是时空卷积，次阶段对残差信号进行二次建模，为原始模型输入，为次级编解码器，经残差计算得到次级预测结果；两阶段预测结果结合得到最终预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长春大学，其通讯地址为：130022 吉林省长春市卫星路6543号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。