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龙图腾网获悉福建师范大学申请的专利一种基于动态时空相似金字塔网络的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：CN118230548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202410318557.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于动态时空相似金字塔网络的交通流预测方法是由王兴;陈飞飞;金彪;林铭炜;邹复民;曾睿昊设计研发完成，并于2024-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态时空相似金字塔网络的交通流预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于动态时空相似金字塔网络的交通流预测方法，能够有效支持交管部门进行交通管理以及决策。其中包括使用改进的多头时空自注意力提取交通流的动态长期特征、使用空间金字塔模块捕获全局空间信息和空间相似性、使用时间金字塔模块提取不同粒度的时间依赖、将时空块的输出通过残差连接传递到预测层，最终得到交通流预测结果。基于本方法得到的结果能够高效准确地预测城市道路的交通流量信息，准确发现城市道路中的异常拥堵或异常疏通，为交通管理部门制定交通调度和控制策略提供帮助。

本发明授权一种基于动态时空相似金字塔网络的交通流预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态时空相似金字塔网络的交通流预测方法，其特征在于： 通过历史的道路传感器记录的车辆信息，考虑全局动态时空信息和交通数据的时空相似性，预测未来道路的交通流量； 具体包括以下步骤： 步骤S1：使用改进的多头时空自注意力提取交通流的动态长期特征： 步骤S1.1：使用多头时间自注意力捕获交通流的时间相关性； 步骤S1.2：将时间注意力模块的输出与上一个时空块中的时间注意力模块的输出通过残差连接，以传递和保留历史信息； 步骤S1.3：计算多头空间自注意力的相关性得分，用于调节空间金字塔每层的权重； 步骤S2：使用空间金字塔模块捕获全局空间信息和空间相似性： 步骤S2.1：使用自适应扩散图卷积捕获局部邻域信息，作为空间金字塔的第一层； 步骤S2.2：计算每个时间步的时空全局关联矩阵，提取图的边缘特征； 步骤S2.3：计算每个时间片与其相邻时间片的时空全局关联矩阵相似性，将均值作为该时间片所占的权重； 步骤S2.4：将结果进行拼接，作为空间金字塔的第二层，捕获节点全局信息； 步骤S2.5：将时空全局相似性模块的输出经过平均池化和1×1的卷积以提取路网级特征，作为空间金字塔第三层； 步骤S2.6：通过自上而下的路径和横向连接将低分辨率、语义强的特征与高分辨率、语义弱的特征结合，形成空间金字塔； 步骤S2.7：利用步骤S1.3计算出的空间注意力分数调节每层金字塔的权重； 步骤S3：使用时间金字塔模块提取不同粒度的时间依赖： 步骤S3.1：使用金字塔门控Tanh单元捕获交通流数据的动态时间信息； 步骤S3.2：使用可训练的参数修正每个时间金字塔层的权重； 步骤S4：将时空块的输出通过残差连接传递到预测层，得到交通流预测结果。

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