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龙图腾网获悉兰州理工大学申请的专利基于图注意力机制和双向门控循环单元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：CN116524710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310136135.X，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于图注意力机制和双向门控循环单元交通流预测方法是由张玺君;张保琪;张红;张宪立;聂生元设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图注意力机制和双向门控循环单元交通流预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图注意力机制和双向门控循环单元交通流预测方法，本发明通过捕获空间依赖特征、捕获时间依赖特征、全连接操作、结果预测这四个步骤予以实现。本发明对于时空结合的基准模型，STGCN通过结合图卷积和一维时间卷积来提取时空信息；DCRNN以编码器‑解码器的形式将空间维度处理过的图卷积信息输入到循环神经网络中来提取时空依赖特征；在时空特征的提取上，整体的表现都优于其他基准模型，在长时交通流预测方面取得了很好的效果。本发明模型在现实路网中不同节点的交通预测结果都表现不错，能充分捕获交通路网的时空依赖特征，更加体现出本发明模型在长时交通流预测方面的有效性，可以反映出真实的车辆速度变化趋势。

本发明授权基于图注意力机制和双向门控循环单元交通流预测方法在权利要求书中公布了：1.基于图注意力机制和双向门控循环单元交通流预测方法，包括空间模型和时间模型组合成时空块，采用残差机制设计多层时空块堆叠，其特征在于所述空间模型包括下步骤： 1采用GAT捕获现实路网的空间依赖特征，采用SAdpGAT捕获潜在路网的空间依赖特征，在提取空间依赖特征时，使用现实路网的邻接矩阵结构去构建一个自适应邻接矩阵，并进行Xavier初始化，即Ai,j[Xavier]，节点为N×N；然后将初始时间序列作为条件与自适应邻接矩阵做线性变换后输入GAT网络；最后采用注意力评分函数计算节点之间的相关度； 2将空间依赖特征输入BiGRU捕获时间依赖特征； 3对时空块的输出特征进行全连接操作，使用BatchNorm2d对每一层时空模块的输出结果做归一化操作，然后使用Relu激活函数加速模型收敛； 4将现实路网和潜在路网的预测结果相连接，得到模型最终的预测结果，所述模型最终的输出结果的计算公式为：

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兰州理工大学，其通讯地址为：730000 甘肃省兰州市七里河区兰工坪287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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