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龙图腾网获悉西安工业大学申请的专利一种城市级路网交通状态预测方法、装置、设备及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：CN119559785B 。

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：202411689373.4，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种城市级路网交通状态预测方法、装置、设备及介质是由刘家林;张志毅;姬浩;杨一涛;王辉;刘正;贾斌设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种城市级路网交通状态预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种城市级路网交通状态预测方法、装置、设备及介质，涉及交通技术领域，该方法包括：获取目标城市区域的基本参数以及历史时间段的目标交通状态数据；利用路网密度计算公式，根据目标城市区域的基本参数确定路网密度数据；将历史时间段的目标交通状态数据输入训练好的动态时空残差卷积神经网络模型中，得到历史时间段的下一时间段的交通状态预测数据；动态时空残差卷积神经网络模型包括依次连接的残差卷积模块、基于路网密度的动态卷积模块、时空注意力机制模块和融合模块；根据路网密度数据调整基于路网密度的动态卷积模块中每一动态卷积核对应的权重，本申请提高了预测效率和准确度。

本发明授权一种城市级路网交通状态预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种城市级路网交通状态预测方法，其特征在于，所述城市级路网交通状态预测方法包括： 获取目标城市区域的基本参数以及历史时间段的目标交通状态数据；所述基本参数包括道路数量与长度数据；所述历史时间段的目标交通状态数据包括历史时间段内若干历史时刻的目标交通状态数据； 利用路网密度计算公式，根据目标城市区域的基本参数确定路网密度数据； 将所述历史时间段的目标交通状态数据输入训练好的动态时空残差卷积神经网络模型中，得到历史时间段的下一时间段的交通状态预测数据； 所述动态时空残差卷积神经网络模型包括依次连接的残差卷积模块、基于路网密度的动态卷积模块、时空注意力机制模块和融合模块； 其中，所述残差卷积模块，用于：对每一所述历史时刻的目标交通状态数据进行特征提取，得到残差卷积特征； 所述基于路网密度的动态卷积模块，用于：根据所述路网密度数据计算所述基于路网密度的动态卷积模块中每一动态卷积核对应的权重；采用每一动态卷积核对残差卷积特征进行特征提取，得到每一动态卷积核对应的动态卷积初始特征；对所有动态卷积核对应的动态卷积初始特征以及每一动态卷积核对应的权重，进行加权求和得到每一所述历史时刻对应的动态卷积最终特征； 所述时空注意力机制模块，用于：对于每一历史时刻，对所述历史时刻对应的动态卷积最终特征在空间和时间维度上进行特征提取，得到所述历史时刻对应的时空注意力特征； 所述融合模块，用于：对所有历史时刻对应的时空注意力特征进行融合，得到历史时间段的下一时间段的交通状态预测数据。

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西安工业大学，其通讯地址为：710021 陕西省西安市未央大学园区学府中路2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”。