福建省高速公路科技创新研究院有限公司;莆田莆永高速公路有限责任公司曾俊铖获国家专利权
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龙图腾网获悉福建省高速公路科技创新研究院有限公司;莆田莆永高速公路有限责任公司申请的专利基于残差分解循环神经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：CN117217260B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202311063532.5，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权基于残差分解循环神经网络的交通流量预测方法是由曾俊铖;曾永强;陈智威;兰兴荣;赵辉;吴少峰;甘宏设计研发完成，并于2023-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于残差分解循环神经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残差分解循环神经网络的交通流量预测方法，包括：获取连续时刻的道路占用率数据集，其中，连续时刻的道路占用率数据集包括训练集和测试集；构建残差分解循环神经网络模型，将训练集输入所述残差分解循环神经网络模型进行训练，得到训练好的残差分解循环神经网络模型；将测试集输入训练好的残差分解循环神经网络模型，得到交通流量时间序列预测趋势。本发明从自回归法和滑动平均法两个角度对输入的道路占有率时间序列进行建模，同时考虑了过往时间点的直接观测值和自身残差对序列未来走向的影响，并可以通过堆叠网络深度同时考虑高阶残差的潜在影响。
本发明授权基于残差分解循环神经网络的交通流量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于残差分解循环神经网络的交通流量预测方法，其特征在于，包括： 获取连续时刻的道路占用率数据集，其中，所述连续时刻的道路占用率数据集包括训练集和测试集； 构建残差分解循环神经网络模型，将所述训练集输入所述残差分解循环神经网络模型进行训练，得到训练好的残差分解循环神经网络模型； 所述残差分解循环神经网络模型包括若干层残差分解循环神经网络；其中，所述残差分解循环神经网络包括编码层、自编码层和预测层； 所述残差分解循环神经网络模型的构建过程包括：构建自回归模型，其中，所述自回归模型包括自回归项和误差项；基于所述自回归项，采用Seq2Seq架构构建自回归模块；基于所述误差项，构建残差分解模块；基于所述自回归模块和所述残差分解模块构建残差分解循环神经网络；将若干所述残差分解循环神经网络进行堆叠得到所述残差分解循环神经网络模型。
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