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龙图腾网获悉郑州大学;郑州轻工业大学申请的专利基于R-C-R结构的时空卷积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：CN116959252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310942036.0，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于R-C-R结构的时空卷积交通流预测方法及系统是由景志勇;王玉森;石磊;卫琳;高宇飞设计研发完成，并于2023-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于R-C-R结构的时空卷积交通流预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于R‑C‑R结构的时空卷积交通流预测方法及系统，涉及交通流预测技术领域，包括：获取交通流数据的训练集；构建交通流预测模型；将训练集输入到交通流预测模型中，对训练集进行预处理，得到预处理后的数据；对预处理后的数据进行时空卷积处理，初步提取数据的空间特征和时间特征；采用ConvLSTM网络作为核心模块，并辅以Resnet网络，构建R‑C‑R结构的时空特征提取层，获取空间特征与时间特征的动态相关性；经过多次迭代后，生成最优交通流预测模型，得到最优预测结果。本发明对交通流数据浅层和深层的时空特征进行提取同时减少梯度消失对网络功能的限制，提高交通流量预测的准确度。

本发明授权基于R-C-R结构的时空卷积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R-C-R结构的时空卷积交通流预测方法，其特征在于，包括： 获取交通流数据的训练集； 构建交通流预测模型； 将所述训练集输入到所述交通流预测模型中，对所述训练集进行预处理，得到预处理后的数据； 对预处理后的数据进行时空卷积处理，初步提取数据的空间特征和时间特征； 采用ConvLSTM网络作为核心模块，用双边ResNet模块与ConvLSTM模块组成的ResNet-ConvLSTM-ResNetR-C-R残差结构来强化网络的记忆，以减少梯度消失对网络功能的限制，并将其作为深层时空特征提取层，进一步获取时间特征与空间特征的动态相关性； 经过多次迭代后，生成预测数据集，将所述预测数据集与真实值进行比较，得到最优交通流预测模型； 根据所述最优交通流预测模型，输入第一时间段交通流数据，得到第二时间段交通流数据的最优预测结果； 所述第一时间段早于所述第二时间段； 所述R-C-R结构的时空特征提取层的公式表示如下： 其中，为可学习调整的参数，将的调整交由神经网络自动调整后获取预测结果。

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郑州大学;郑州轻工业大学，其通讯地址为：450001 河南省郑州市高新技术开发区科学大道100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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