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龙图腾网获悉长安大学申请的专利基于多层K近邻的交通预测方法、存储介质及计算设备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：CN120355044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510846564.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于多层K近邻的交通预测方法、存储介质及计算设备是由左磊;张豪;闫茂德;张瑾琪;薛瑞康设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多层K近邻的交通预测方法、存储介质及计算设备在说明书摘要公布了：本发明属于智能交通技术领域，公开了一种基于多层K近邻的交通预测方法、存储介质及计算设备，方法包括：S1、收集交通流量数据；S2、计算采样点间时间序列数据相关系数，采用K近邻算法选取个近邻并构建当前和历史状态向量；S3、根据欧氏距离采用K近邻算法选取个近邻；S4、计算采样点的交通流量数据的一阶差分值，构建当前状态向量和欧式距离近邻数据的振幅变化趋势向量；采用K近邻算法选取个近邻；S5、利用支持向量回归算法预测交通流量。本发明通过构建高相关的状态向量，并对状态向量进行欧式距离和振幅变化趋势的双重筛选，能够有效应对城市交通数据强非线性和随机性的特点，提高预测算法的精准度。

本发明授权基于多层K近邻的交通预测方法、存储介质及计算设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多层K近邻的交通预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、在目标区域的每个路段设置1个采样点，实时收集每个采样点的交通流量数据； S2、根据S1得到的所有采样点的交通流量数据，对不同采样点在不同延迟周期下的时间序列数据进行表征；计算不同延迟周期下采样点间时间序列数据的相关系数，根据相关系数采用K近邻算法选取k1个近邻；根据选出的k1个近邻构建当前状态向量和历史状态向量； S3、计算当前状态向量与历史状态向量间的欧氏距离，根据欧氏距离采用K近邻算法选取k2个欧式距离近邻数据； S4、计算任一采样点b在时刻j交通流量数据qbj的一阶差分值，并将差分值的正数和负数部分分别归一化；根据一阶差分值归一化结果，计算差分值的累计分布函数在10％～90％范围内按步长10％分别取值时的对应差分值；根据得到的对应差分值定义qbj的振幅变化趋势；计算当前状态向量的一阶差分值和S3得到的k2个欧式距离近邻数据的一阶差分值，构建当前状态向量和S3得到的k2个欧式距离近邻数据的振幅变化趋势向量；根据当前状态向量和S3得到的k2个欧式距离近邻数据的振幅变化趋势向量的欧氏距离，采用K近邻算法最终选取k3个近邻； S5、根据S4最终选取的k3个近邻数据，在历史特征数据库样本中获取这k3个最终的近邻数据下一时刻的历史状态向量的第一个元素；将选取的k3个元素从小到大排序后作为支持向量回归算法的输入，利用支持向量回归算法对待预测的采样点a在t+1时刻的交通流量进行预测。

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