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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于残差校准网络与多尺度融合机制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：CN115271151B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202210604341.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于残差校准网络与多尺度融合机制的交通流量预测方法是由丁飞;殷齐;朱跃;顾潮设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于残差校准网络与多尺度融合机制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残差校准网络与多尺度融合机制的交通流量预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取交通流量数据和外部特征数据；对交通流量数据和外部特征数据进行预处理，得到待测交通图像数据；将待测交通图像数据输入至预先训练好的MS‑ResCNet网络模型中，输出交通流量的预测的结果；本发明所提出的基于残差校准网络与多尺度融合机制的网络模型流量预测方法，在深度残差网络的基础上，添加了多条网络路径融合后的校准网络，可以校准城市交通流空间上各个区域的流量特征，避免整个城市空间特征中无关区域对各自区域的干扰，用以解决没有充分提取时空特征从而导致预测精度不够的问题。

本发明授权一种基于残差校准网络与多尺度融合机制的交通流量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于残差校准网络与多尺度融合机制的交通流量预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取交通流量数据和外部特征数据； 对交通流量数据和外部特征数据进行预处理，得到待测交通图像数据； 将待测交通图像数据输入至预先训练好的MS-ResCNet网络模型中，输出交通流量的预测的结果；所述MS-ResCNet网络模型包括卷积层、残差校准层和残差单元，所述卷积层由一层卷积网络构成，所述卷积层与残差校准层和残差单元相连，用于提取城市交通流的时空特征； 所述MS-ResCNet网络模型的训练方法包括： 将训练样本输入MS-ResCNet网络进行训练，通过预先构建的损失函数不断的优化更新MS-ResCNet网络中的权重参数； 将更新后的权重参数带入MS-ResCNet网络，并计算损失函数，直至损失函数结果最小，保存此时的权重参数、参数和偏置参数，得到训练好的MS-ResCNet网络模型； 将更新后的权重参数带入MS-ResCNet网络，并计算损失函数，直至损失函数结果最小，保存此时的权重矩阵参数、参数和偏置参数，得到训练好的MS-ResCNet网络模型； 残差校准层是由卷积层和校准块组成，校准块是由多个卷积层分支融合而成的网络，校准块一共有五个分支，分支1采用两个卷积块组成，并通过残差连接相连。每个卷积块由批量归一化层、激活层及卷积层组成，分支2采用平均池化层和卷积层以及归一化层相连，池化率大小为2，分支3、分支4、分支5都由卷积层和归一化层组成，最后通过分支5对四个分支的2个输出进行融合并进行残差连接处理。

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