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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利基于权重共享的深度时空神经网络的路网交通流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：CN119314323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411316822.0，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于权重共享的深度时空神经网络的路网交通流预测方法是由白梅;李春叶;王习特;马茜设计研发完成，并于2024-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于权重共享的深度时空神经网络的路网交通流预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于权重共享的深度时空神经网络的路网交通流预测方法，S1：获取道路结构图，进行网格划分，得到交通网格；S2：得到具有路段信息以及交通流量观测值的交通网格；S3：对交通网格进行拆分，得到当前时刻交通网格、前一日交通网格和前一周交通网格；S4：获取影响交通流量的信息；S5：建立初始交通流预测模型；S6：对初始交通流预测模型进行训练，得到训练后的交通流预测模型，并基于训练后的交通流预测模型进行交通流预测。本发明对交通网格进行了拆分，并输入初始交通流预测模型，从而可以更好的捕捉道路网络的时空关联，同时提出了权重共享模块，简化了计算过程，加速了训练过程，有助于提高模型的泛化能力。

本发明授权基于权重共享的深度时空神经网络的路网交通流预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于权重共享的深度时空神经网络的路网交通流预测方法，其特征在于，具体步骤包括： S1：获取道路结构图，并根据四叉树技术以及填充率对道路结构图进行网格划分，得到交通网格； S2：获取交通流量观测值，根据道路结构图中路段的中心点的位置以及所述交通流量观测值，将所述路段映射到所述交通网格中，得到具有路段信息以及交通流量观测值的交通网格； S3：根据设定的时间步长及当前时刻模块、前一日模块和前一周模块的输入序列的长度，对所述具有路段信息以及交通流量观测值的交通网格进行拆分，得到当前时刻交通网格、前一日交通网格和前一周交通网格； S4：获取影响交通流量的信息，所述影响交通流量的信息包括时间数据和天气数据； S5：建立初始交通流预测模型，所述初始交通流预测模型包括时空特征提取模块、外部模块、融合模块以及权重共享模块； 其中，所述时空特征提取模块包括当前时刻模块、前一日模块和前一周模块； 所述当前时刻模块用于提取当前时刻交通网格的时空特征；所述前一日模块用于提取前一日交通网格的时空特征；所述前一周模块用于提取前一日交通网格的时空特征； 所述外部模块用于提取时间数据和天气数据的特征； 所述融合模块用于融合时空特征提取模块和外部模块所提取的特征； 所述权重共享模块用于存储时空特征提取模块和融合模块的最优权重参数； S6：基于所述影响交通流量的信息、当前时刻交通网格、前一日交通网格和前一周交通网格对所述初始交通流预测模型进行训练，得到训练后的交通流预测模型，并基于训练后的交通流预测模型进行交通流预测。

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大连海事大学，其通讯地址为：116000 辽宁省大连市甘井子区凌水街道凌海路1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”。

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