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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于超图深度网络的城市多方式交通超网络态势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：CN115345354B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202210916015.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于超图深度网络的城市多方式交通超网络态势预测方法是由唐坤;于宛仟;郭唐仪;何流;徐永能;刘英舜设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于超图深度网络的城市多方式交通超网络态势预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于超图深度网络的城市多方式交通超网络态势预测方法，根据地铁站、公交站、道路段在城市交通中的空间拓扑关系构建各交通方式的交通图网络；对各交通方式的高阶语义相关性进行分析，构建不同交通方式的交通超图网络；对不同交通方式之间的耦合关系进行分析，构建融合城市多方式交通的交通超图网络；通过超图神经网络建立面向城市多方式交通超网络协同预测的超图深度学习模型，并利用历史数据对该模型进行训练；最后，利用训练后的超图深度学习模型对未来时间段内的多方式交通客流态势进行预测。本发明更客观、全面地反应城市多方式交通系统运行规律，提升了多方式交通客流态势预测准确性。

本发明授权基于超图深度网络的城市多方式交通超网络态势预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于超图深度网络的城市多方式交通超网络态势预测方法，其特征在于，具体步骤为： 步骤1：对交通网络进行分析，获得多方式交通网络数据； 步骤2：利用空间拓扑关系构建各交通方式的交通图网络； 步骤3：对各交通方式的高阶语义相关性进行分析，构建不同交通方式的交通超图网络； 步骤4：对不同交通方式之间的耦合关系进行分析，构建融合城市多方式交通的交通超图网络，具体步骤为： 步骤4.1：分析多方式交通之间的语义关系，建立两两子网络之间的超边，构建两两子网络之间的交通超图网络，具体方法为： 步骤4.1.1：针对地铁‑公交网络，利用语义关系“地铁站与公交站站名相同”建立超边其中并以此构建地铁‑公交交通超图网络其中为节点集合，为关联矩阵，其定义如下所示，其中，与分别为地铁‑公交交通超图网络中的第i个节点与第j条超边，Im,b＝Im+Ib与Jm,b分别为节点数量与超边数量，hm,bi,j为的第i行第j列元素； 步骤4.1.2：针对地铁‑出租车网络，利用语义关系“地铁站在某条路段上”建立超边其中并以此构建地铁‑出租车交通超图网络其中为节点集合，为关联矩阵，其定义如下所示，其中，与分别为地铁‑出租车交通超图网络中的第i个节点与第j条超边，Im,r＝Im+Ir与Jm,r分别为节点数量与超边数量，hm,ri,j为的第i行第j列元素； 步骤4.1.3：针对公交‑出租车网络，利用语义关系“公交站在某条路段上”建立超边其中并以此构建公交‑出租车交通超图网络其中为节点集合，为关联矩阵，其定义如下所示，其中，与分别为公交‑出租车交通超图网络中的第i个节点与第j条超边，Ib,r＝Ib+Ir与Jb,r分别为节点数量与超边数量，hb,ri,j为的第i行第j列元素； 步骤4.2：分析地铁、公交、出租车三个子网络之间的耦合关系，利用语义关系“地铁站与公交站站名相同且在同一条路段上”建立超边，并根据超边构建融合地铁‑公交‑出租车三种交通方式的交通超图网络其中为节点集合，为地铁交通超图网络的节点集合，为公交交通超图网络的节点集合，为关联矩阵，其定义如下所示，其中，与分别为地铁‑公交‑出租车交通超图网络中的第i个节点与第j条超边，Im,b,r＝Im+Ib+Ir与Jm,b,r分别为节点数量与超边数量，hm,b,ri,j为的第i行第j列元素； 步骤5：建立面向城市多方式交通超网络协同预测的超图深度网络； 步骤6：利用面向城市多方式交通超网络协同预测的超图深度网络对未来时间段内多方式交通客流态势进行预测。

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南京理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200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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