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龙图腾网获悉华中师范大学申请的专利基于多任务学习多模式出行流协同预测方法、系统及装置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：CN119862994B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411969555.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于多任务学习多模式出行流协同预测方法、系统及装置是由周洋;孙潇萌;刘鹏程设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多任务学习多模式出行流协同预测方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多任务学习的多模式出行流协同预测方法、系统及装置，方法包括：获取待测区域中多种出行方式的相关数据；将多种出行方式的相关数据进行预处理及时空对齐，基于OD流矩阵，提取OD流的流量相似特征及建成环境特征和时序特征，基于建成环境特征和时序特征提取建成环境与移动流的高维特征；基于空间邻近关系构建空间邻接图，基于流量相似特征构建流量特征图，基于提取的高维特征构建建成环境特征图，进而构建每种出行方式视图；构建流量预测预训练模型，对流量预测预训练模型进行训练，得到流量预测模型；将待测OD流输入至流量预测模型进行预测得到下一时刻预测结果。基于历史OD流和建成环境数据预测后续时段的多交通OD流，结果精度高。

本发明授权基于多任务学习多模式出行流协同预测方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习多模式出行流协同预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待测区域中多种出行方式的相关数据，其中，相关数据包括历史起止点数据、兴趣点数据及路网数据，历史起止点数据包括各种出行方式、移动发生时间数据及移动起终点位置数据；兴趣点数据为城市相关基础设施数据、服务数据及地理信息数据，路网数据为每个空间单元内的路网密度； 将待测区域划分为单元网格，将多种出行方式的相关数据进行预处理及时空对齐，提取OD流矩阵，基于OD流矩阵，提取OD流的流量相似特征及建成环境特征和时序特征； 基于OD流的空间邻近关系构建空间邻接图，基于流量相似特征构建流量特征图，基于建成环境特征和时序特征提取建成环境与移动流的高维特征并构建建成环境特征图； 通过空间邻接图、流量特征图及建成环境特征图构建每种出行方式视图； 构建流量预测预训练模型，所述流量预测预训练模型包括时空依赖特征提取模块、交互依赖特征提取模块和特征融合模块，时空依赖特征提取模块接收每种出行方式视图，通过时间图卷积网络分别提取每种出行方式视图对应的时空依赖特征；交互依赖特征提取模块将每种出行方式中同种图的时空依赖特征融合并通过自注意力机制捕捉交互依赖特征；特征融合模块将时空依赖特征和交互依赖特征进行融合，得到融合特征；基于历史时间段的流量特征图对流量预测预训练模型进行训练，并使用损失函数增强预测，得到流量预测模型； 将待测OD流输入至流量预测模型进行预测，得到当前时刻应用场景下的下一时刻预测结果。

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华中师范大学，其通讯地址为：430079 湖北省武汉市洪山区珞喻路152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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