山东大学宫永顺获国家专利权
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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于动态时空相关性的OD需求预测方法及系统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：CN116311939B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310294370.X，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于动态时空相关性的OD需求预测方法及系统是由宫永顺;余飘;尹义龙设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于动态时空相关性的OD需求预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了基于动态时空相关性的OD需求预测方法及系统，涉及交通客流预测领域，获取与目标城市相关的历史乘客需求数据记录，并计算与目标时段相关的不同周期的历史OD矩阵，构建OD需求数据集；基于OD需求数据集，以不同周期的历史OD矩阵为输入、目标时段的OD矩阵为输出，对构建的OD需求预测模型进行训练；采样与待预测时段相关的不同周期的OD矩阵，输入到OD需求预测模型，得到待预测时段的OD矩阵；本发明为了实现最优交通预测，提出一种基于动态时空相关性的OD需求预测模型，充分考虑OD需求趋势相关特征，有效学习节点之间的时空信息以捕获时空特征，在长期预测和短期预测上都可以准确地预测未来的OD需求。
本发明授权基于动态时空相关性的OD需求预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于动态时空相关性的OD需求预测方法，其特征在于，包括： 获取与目标城市相关的历史乘客需求数据记录，并计算与目标时段相关的不同周期的历史OD矩阵，构建OD需求数据集； 构建OD需求预测模型，基于OD需求数据集，以不同周期的历史OD矩阵为输入、目标时段的OD矩阵为输出，对构建的OD需求预测模型进行训练； 采样与待预测时段相关的不同周期的OD矩阵，输入到训练好的OD需求预测模型，得到待预测时段的OD矩阵； 其中，所述OD需求预测模型，利用动态时空相关性，提取需求变化特征和城市区域相似性特征，基于两个特征的融合结果，进行OD需求的学习和预测； 所述OD需求预测模型，包括需求变化特征提取层、城市区域相似性特征提取层、特征融合层、GRU层和多头时间卷积层； 所述多头时间卷积层，具体为： 将需求变化特征和城市区域相似性特征的融合结果拆分为多头，使用时间卷积层融合相邻时间信息，得到最终的目标时段OD矩阵。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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