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龍圖騰網獲悉西安工業大學申請的專利一種城市級路網交通狀態預測方法、裝置、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119559785B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411689373.4，技術領域涉及：G08G1/01；該發明授權一種城市級路網交通狀態預測方法、裝置、設備及介質是由劉家林;張志毅;姬浩;楊一濤;王輝;劉正;賈斌設計研發完成，并于2024-11-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種城市級路網交通狀態預測方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種城市級路網交通狀態預測方法、裝置、設備及介質，涉及交通技術領域，該方法包括：獲取目標城市區域的基本參數以及歷史時間段的目標交通狀態數據；利用路網密度計算公式，根據目標城市區域的基本參數確定路網密度數據；將歷史時間段的目標交通狀態數據輸入訓練好的動態時空殘差卷積神經網絡模型中，得到歷史時間段的下一時間段的交通狀態預測數據；動態時空殘差卷積神經網絡模型包括依次連接的殘差卷積模塊、基于路網密度的動態卷積模塊、時空注意力機制模塊和融合模塊；根據路網密度數據調整基于路網密度的動態卷積模塊中每一動態卷積核對應的權重，本申請提高了預測效率和準確度。

本發明授權一種城市級路網交通狀態預測方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種城市級路網交通狀態預測方法，其特征在于，所述城市級路網交通狀態預測方法包括： 獲取目標城市區域的基本參數以及歷史時間段的目標交通狀態數據；所述基本參數包括道路數量與長度數據；所述歷史時間段的目標交通狀態數據包括歷史時間段內若干歷史時刻的目標交通狀態數據； 利用路網密度計算公式，根據目標城市區域的基本參數確定路網密度數據； 將所述歷史時間段的目標交通狀態數據輸入訓練好的動態時空殘差卷積神經網絡模型中，得到歷史時間段的下一時間段的交通狀態預測數據； 所述動態時空殘差卷積神經網絡模型包括依次連接的殘差卷積模塊、基于路網密度的動態卷積模塊、時空注意力機制模塊和融合模塊； 其中，所述殘差卷積模塊，用于：對每一所述歷史時刻的目標交通狀態數據進行特征提取，得到殘差卷積特征； 所述基于路網密度的動態卷積模塊，用于：根據所述路網密度數據計算所述基于路網密度的動態卷積模塊中每一動態卷積核對應的權重；采用每一動態卷積核對殘差卷積特征進行特征提取，得到每一動態卷積核對應的動態卷積初始特征；對所有動態卷積核對應的動態卷積初始特征以及每一動態卷積核對應的權重，進行加權求和得到每一所述歷史時刻對應的動態卷積最終特征； 所述時空注意力機制模塊，用于：對于每一歷史時刻，對所述歷史時刻對應的動態卷積最終特征在空間和時間維度上進行特征提取，得到所述歷史時刻對應的時空注意力特征； 所述融合模塊，用于：對所有歷史時刻對應的時空注意力特征進行融合，得到歷史時間段的下一時間段的交通狀態預測數據。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安工業大學，其通訊地址為：710021 陜西省西安市未央大學園區學府中路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。