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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利基于时空混合注意力网络的道路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：CN120526608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511030542.8，技术领域涉及：G08G1/065；该发明授权基于时空混合注意力网络的道路交通流量预测方法是由罗贞焱;舒一凡;李兆麟;周新民;路桥石;彭蛟;李福秀设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空混合注意力网络的道路交通流量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于时空混合注意力网络的道路交通流量预测方法，基于对城市道路交通流量时空异质性、周期非平稳性及路网拓扑关联性的系统解析，突破传统时序模型与单一深度学习架构的局限，构建时空混合注意力网络，通过图卷积网捕捉路网节点的空间异质关联，采用混合架构建模交通流的动态时序演化特征，并引入残差注意力机制实现多尺度时空特征的逐层精炼，本发明的整体架构在空间拓扑建模和时间动态捕捉方面较传统模型具有显著优势。对天气、事件等多源异构数据进行特征解耦学习，通过参数化门控融合策略实现环境敏感特征的自适应整合，在极端天气场景下预测误差波动幅度降低34.8%。

本发明授权基于时空混合注意力网络的道路交通流量预测方法在权利要求书中公布了：1.基于时空混合注意力网络的道路交通流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集特定道路的交通流量的历史数据，形成数据样本，将数据样本整合做特征分析； S2、基于S1，对经过特征分析后的数据样本进行时空特征提取，进行模型训练，实现对交通网络中局部及全局时空依赖关系的联合建模，形成STHAN模型，实现一个小时内的道路交通流量预测； S3、基于S2，对STHAN模型进行优化时序建模和环境特征融合，减少长时间的道路交通流量预测的误差累计，加入天气数据和节假日数据，经过各自预处理后与交通流量的静态数据和动态数据并行输入，由此形成MSTHAN模型，实现至少六个小时内的道路交通流量预测； 所述STHAN模型包括时空嵌入层、时空混合注意力模块和动态卷积解码器； 所述时空嵌入层用于将原始交通流量的静态数据和动态数据转换成适合模型处理的高维时空特征表示，交通网络被定义为图结构，其中节点表示交通监测点，边则反映道路连接关系，通过构造自适应邻接矩阵捕捉节点间的空间依赖性； 所述时空混合注意力模块利用多个STHA Block逐层提取时空特征，每个子模块集成基于Transformer思想的时间上下文注意力和针对节点位置信息进行校准的空间坐标注意力，同时结合预激活残差结构确保深层网络的稳定训练； 所述动态卷积解码器采用动态卷积模块，根据提取到的高维特征自适应生成卷积核参数，将多尺度时空特征映射为未来一个小时内的交通流量预测值； 所述MSTHAN模型包括STHAN模型、长时预测增强模块和多模态数据融合模块，所述长时预测增强模块用于捕捉远程时序依赖，保留并传递长时信息，减缓长时预测误差的累积；所述多模态数据融合模块对天气数据和交通事件数据分别采用全连接网络进行特征提取，将这些非交通流量数据映射到统一的嵌入空间；利用门控融合机制，根据当前时刻的内部时空特征和外部因素的特征，动态计算融合权重，从而自适应地调整外部信息在道路交通流量预测中的贡献度。

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