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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学;黑龙江省交投千方科技有限公司申请的专利Prophet-DeepAR模型的交通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：CN116564102B 。

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：202310533910.5，技术领域涉及：G08G1/065；该发明授权Prophet-DeepAR模型的交通量预测方法是由高雪溢;周建伟;慈玉生设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本Prophet-DeepAR模型的交通量预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及Prophet‑DeepAR模型的交通量预测方法，包括：获取交通量数据集和协变量数据集；构建Prophet模型，将所述交通量数据集输入所述Prophet模型，分解所述交通量数据集，输出第一预测结果；构建DeepAR模型，基于分解后的所述交通量数据集和所述协变量数据集训练所述DeepAR模型，基于训练后的所述DeepAR模型，生成第二预测结果；结合所述第一预测结果和所述第二预测结果，获取交通量预测结果。本发明通过模型组合，与现有交通量预测模型相比，在突发事件条件下具有更好的预测性能。

本发明授权Prophet-DeepAR模型的交通量预测方法在权利要求书中公布了：1.Prophet-DeepAR模型的交通量预测方法，其特征在于，包括： 获取交通量数据集和协变量数据集； 构建Prophet模型，将所述交通量数据集输入所述Prophet模型，分解所述交通量数据集，输出第一预测结果； 将所述交通量数据集输入所述Prophet模型，分解所述交通量数据集，输出第一预测结果包括： 将所述交通量数据集划分为交通量训练集和交通量测试集，将所述交通量训练集输入所述Prophet模型，将所述交通量训练集中的交通量时间序列分解为趋势项、周期项、假日项和残差项，并根据交通量测试集的时间戳生成所述趋势项、所述周期项、所述假日项的预测结果，及输出所述第一预测结果； 获取所述趋势项的方法为： 判断道路通行能力是否达到饱和，划分建模方式，当所述道路通行能力临近或已经饱和时，采用logistic增长模型拟合趋势项： 其中，Ct为时变的道路通行能力，k为初始交通量增长速率，m为偏移参数，为交通量增长速率的变化量，t对应模型训练和预测时段的时间戳，exp为以自然常数e为底的指数函数，为偏移量的变化值； 当道路通行能力未饱和时，采用分段线性增长模型拟合趋势项： 其中，k为初始交通量增长速率，m为偏移参数，为交通量增长速率的变化量，为偏移参数的变化量； 获取所述周期项的方法为： 其中，P为周期数，an和bn为傅里叶系数构成的向量，N为傅里叶级数中正弦分量和余弦分量的个数，π为圆周率，n为正整数，可取值从1至N，t对应模型训练时段和预测时段的时间戳，an为傅里叶系数，表示傅里叶级数中余弦分量的幅值，bn为傅里叶系数，表示傅里叶级数中正弦分量的幅值； 获取所述假日项的方法为： 其中，κ表示参数向量，Di表示第i个节假日的影响时段，ki为参数向量κ中第i个分量，代表第i个节假日的影响程度，t对应模型训练时段和预测时段的时间戳； 构建DeepAR模型，基于分解后的所述交通量数据集和所述协变量数据集训练所述DeepAR模型，基于训练后的所述DeepAR模型，生成第二预测结果； 结合所述第一预测结果和所述第二预测结果，获取交通量预测结果。

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哈尔滨工业大学;黑龙江省交投千方科技有限公司，其通讯地址为：150006 黑龙江省哈尔滨市南岗区黄河路73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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