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龙图腾网获悉浙江财经大学;杭州半云科技有限公司申请的专利基于U形多尺度时空图卷积网络的交通流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：CN116682271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310674025.9，技术领域涉及：G08G1/065；该发明授权基于U形多尺度时空图卷积网络的交通流量预测方法是由张帅;余望之;宋小波;姚家渭;张文宇设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于U形多尺度时空图卷积网络的交通流量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于U形多尺度时空图卷积网络的交通流量预测方法，所述U形多尺度时空图卷积网络包括时空编码器和时空解码器，首先按获取交通网络中各个节点在预设时间段内的历史交通流量数据，构建包括通道维度、节点维度和时间维度的原始特征数据，然后将原始特征数据输入到时空编码器，提取时空特征，然后输入到时空解码器，时空解码器每一个解码层与时空编码器中对应的编码层跳跃连接，最后得到预测结果。本发明能够全面捕获不同尺度上的时空依赖关系，可以在多个预测时间点步长中获得较好的预测性能。

本发明授权基于U形多尺度时空图卷积网络的交通流量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于U形多尺度时空图卷积网络的交通流量预测方法，其特征在于，所述U形多尺度时空图卷积网络包括时空编码器和时空解码器，所述基于U形多尺度时空图卷积网络的交通流量预测方法，包括： 获取交通网络中各个节点在预设时间段内的历史交通流量数据，构建包括通道维度、节点维度和时间维度的原始特征数据，所述通道维度包括交通流量、时间戳、节点的经度和节点的纬度四种特征； 将原始特征数据输入到时空编码器，所述时空编码器包括依次连接的M个编码层，在每一个编码层中，输入特征的一路经过时间门控编码器捕获时间特征，然后依次经过静态图门控图卷积网络和自适应图门控图卷积网络进一步捕获空间特征，得到第一特征；输入特征的另一路经过通道建模模块，在通道建模模块中计算不同通道的注意力得分，并进行归一化和随机抛弃处理，得到第二特征；然后将第一特征和第二特征相加得到编码层的输出特征； 将时空编码器的输出输入到时空解码器，得到预测结果，所述时空解码器包括依次连接的M个解码层，每一个解码层与时空编码器中对应的编码层跳跃连接，在每一个编码层中，输入特征的一路经过时间门控解码器对时间特征进行解码，并捕获额外的细粒度时间特征，然后经过自适应图门控图卷积网络实现自适应的空间特征解码以捕获细粒度的空间特征，得到第三特征；输入特征的另一路经过通道建模模块，以有效地捕获通道间的隐性模式和隐性细粒度特征，得到第四特征；然后将第三特征和第四特征相加，得到解码层的输出特征。

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