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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利交通数据预测方法、装置、设备及存储介质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：CN115374844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202210938954.1，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权交通数据预测方法、装置、设备及存储介质是由叶可江;贺航涛;须成忠设计研发完成，并于2022-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本交通数据预测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了交通数据预测方法、装置、设备及存储介质，其中方法通过获取预设时间段内的历史交通数据，并将历史交通数据转换为时间序列数据，将时间序列数据输入至交通数据预测模型进行预测，该交通数据预测模型包括编码器、解码器和矫正器，交通数据预测模型利用具有图结构的时间序列数据样本训练得到，图结构中的数据包括规则时间戳或非规则时间戳，最后利用矫正器对解码器的预测结果进行修正。通过上述方式，本发明能够应用于非规则采样的交通数据预测，融合了数据的时间相关性和空间相关性，提高了预测准确性，且利用基于神经随机微分方程的矫正器对预测结果进行矫正，以降低预测误差。

本发明授权交通数据预测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种交通数据预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取预设时间段内的历史交通数据，并将所述历史交通数据转换为时间序列数据； 将所述时间序列数据输入至预先训练好的交通数据预测模型，所述交通数据预测模型包括编码器、解码器和矫正器，所述交通数据预测模型利用具有图结构的时间序列数据样本训练得到，所述图结构中的数据包括规则时间戳或非规则时间戳； 利用所述编码器对所述时间序列数据进行编码，得到编码向量，所述编码器基于受自然插值方程或图注意力机制方程控制的神经微分方程构建； 利用所述解码器对所述编码向量进行解码，得到待预测时间段的初始交通数据预测结果，所述解码器基于循环神经网络构建； 利用所述矫正器对所述初始交通数据预测结果进行矫正，得到最终交通数据预测结果，所述矫正器基于图神经随机微分方程构建；其中： 所述基于循环神经网络构建的解码器表示为： rd＝σvr·[Pd-1,Wd]； zd＝συz·[Pd-1,Wd]； Q＝σWo·Pd； 其中，rd、zd、Pd均为中间变量，σ表示非线性函数tanh，υr、υz、Wo表示交通数据预测得到的参数，Wd表示所述编码器在d时刻输出的隐状态，Q表示所述解码器的输出，即初始交通数据预测结果，hd-1表示在循环过程中d-1时刻的状态 所述基于图神经随机微分方程构建的矫正器表示为： D＝∫μQ,DQdQ+ρQ,DQ·dwQ； 其中，表示最终交通数据预测结果，Q表示初始交通数据预测结果，D表示图神经随机微分方程，μ表示基于图的模型，ρ表示多层感知机，w表示服从正态分布的随机过程。

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