买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种关联多交叉口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：CN115358462B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202210992810.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种关联多交叉口交通流量预测方法是由傅婷婷;虞乾文设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种关联多交叉口交通流量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种关联多交叉口交通流量预测方法。本发明步骤如下：1、收集关联交叉口交通流量数据，对交叉口车流数据进行预处理后划分为训练集、验证集和测试集；2、使用CNN对输入的交叉口车流数据提取空间特征；3、将空间特征作为输入，使用Transformer提取时间特征；4、当Decoder层全部执行完毕后，三个时间窗口数据最终分别输三个向量，三个向量堆叠后输入到平均池化层；5、设置模型参数；6、训练模型直至最大训练周期，使用最终模型对关联多交叉口做交通流量预测任务。本发明分别利用CNN和Transformer提取关联多交叉口的空间和时间特征。使用可学习的时间编码嵌入Transformer的位置编码，将位置信息和时间信息共同注入模型，帮助模型更好地学习到交通量的时间特征。

本发明授权一种关联多交叉口交通流量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种关联多交叉口交通流量预测方法，其特征在于包含以下步骤： 步骤1、根据具体交通区域收集关联交叉口交通流量数据，即交叉口车流数据；同时对交叉口车流数据进行预处理后划分为训练集、验证集和测试集； 步骤2、使用CNN对输入的交叉口车流数据提取空间特征； 模型的输入包含三个时间窗口的车流数据，分别为上一个时间窗口的车流数据Xt-H，Xt-H+1，…，Xt，上一个时间窗口前一周的同时刻数据Xt-H-week，Xt-H-week+1，…，Xt-week，上一个时间窗口前一个月的同时刻数据Xt-H-month，Xt-H-month+1，…，Xt-month；其中，每个时间窗口包含H个时间步，每个时间步的交通车流数据描述为一个二维矩阵；对输入的三个时间窗口分别进行处理，即将每个时间窗口数据中的H个二维矩阵堆叠输入CNN； CNN卷积模型使用卷积核大小为2,2，padding大小为2,1的二维卷积层实现关联交叉口空间特征的提取，卷积之后加上个ReLU和Dropout层；t时刻第n层卷积层的输出会经过一个残差连接；最后通过全连接层，转换为一个一维空间特征向量Yt，该特征向量Yt作为Transformer网络的输入，用于捕获时间相关性； 步骤3、将CNN输出的空间特征作为Transformer的输入，使用Transformer提取时间特征； Transformer网络的输入是包含了H个时间步的空间特征向量序列，表示为Yt-H，Yt-H+1，…，Yt，其中Yt是由时间步t的车流数据，经过n个卷积层后，输出的空间特征向量，训练Transformer网络来预测所有关联交叉口的在未来H个时间步的车流数据；输入数据的形状为[H，M]，其中M表示每个时间步所有关联交叉口的车流方向数量总和，H表示时间步的数量； 步骤4、当Transformer的Decoder层全部执行完毕后，三个时间窗口数据最终分别输出Znow、Zweek、Zmonth；将三个向量Znow、Zweek、Zmonth进行堆叠，输入到平均池化层； 步骤5、设置模型参数； 步骤6、训练模型直至最大训练周期，使用最终得到的交通流量预测模型，对关联多交叉口做交通流量预测任务。

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杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。