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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利基于可解释图和多尺度时间主干的交通流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：CN121456830B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610003238.2，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于可解释图和多尺度时间主干的交通流预测方法及系统是由周新民;陈达沛;石韬;彭博;李允儿;李卓锐;周姿利;杨英丽设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可解释图和多尺度时间主干的交通流预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据分析的技术领域，具体涉及基于可解释图和多尺度时间主干的交通流预测方法及系统。所述方法包括：根据预测模型对目标路网的历史交通流信息进行处理，得到目标路网在目标时段的交通流预测信息；预测模型为融合空间主干网络和时间主干网络形成的复合模型，空间主干网络包括图神经网络，时间主干网络包括改进PatchTST模型，改进PatchTST模型包括多时间尺度补丁，多时间尺度补丁包括：对应短期波动的尺度补丁、对应日内节律的尺度补丁以及对应跨日趋势的尺度补丁。本发明能结合路网中各节点的现实约束，充分挖掘路网的历史交通流信息在各时间维度下表现出的复杂时序特征，得到更加准确可靠的交通流预测信息。

本发明授权基于可解释图和多尺度时间主干的交通流预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于可解释图和多尺度时间主干的交通流预测方法，其特征在于，所述方法包括： 根据预先训练的预测模型对目标路网的历史交通流信息进行处理，得到所述目标路网在目标时段的交通流预测信息；所述预测模型为融合空间主干网络和时间主干网络形成的复合模型，所述空间主干网络包括图神经网络，所述时间主干网络包括改进PatchTST模型，所述改进PatchTST模型包括多时间尺度补丁，所述多时间尺度补丁包括：对应短期波动的第一时间尺度补丁、对应日内节律的第二时间尺度补丁以及对应跨日趋势的第三时间尺度补丁； 所述历史交通流信息用于指示：所述目标路网中各节点在历史时段中的交通流量；所述交通流预测信息用于指示：所述目标路网中各节点在目标时段中的交通流量； 在所述的多时间尺度补丁中，每一时间尺度补丁对应的自注意力包括协同掩码，其中，所述协同掩码根据指示禁止访问未来的因果掩码、指示感受野在设定窗口宽度的局部掩码、指示连接满足设定时间间隔的远程锚点的锚点掩码共同确定。

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湖南工商大学，其通讯地址为：410200 湖南省长沙市岳麓区岳麓大道569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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