恭喜福州大学黄荣获国家专利权
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龙图腾网恭喜福州大学申请的专利基于解耦图卷积循环网络的交通流量预测方法与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：CN119942804B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510438795.2，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于解耦图卷积循环网络的交通流量预测方法与系统是由黄荣;杨仕煜;邬群勇;卓子濠;汪小钦设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于解耦图卷积循环网络的交通流量预测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开基于解耦图卷积循环网络的交通流量预测方法与系统，使用多尺度时间嵌入编码器、传感器特定图卷积网络和信号解耦机制，其中方法包括步骤S1：输入历史交通数据，包括流量、速度并进行标准化预处理；步骤S2：通过多尺度时间嵌入编码器MTEE对输入的历史交通数据的分钟级、日周期和周周期特征进行自适应融合，生成多尺度时空特征矩阵。本发明解决了传统模型在时间多尺度建模、节点异质性适应和突发波动处理中的不足。该方法预测效果显著优于现有技术，MAE指标具有明显的降低，适用于智能交通管理、导航优化及应急决策支持。
本发明授权基于解耦图卷积循环网络的交通流量预测方法与系统在权利要求书中公布了：1.基于解耦图卷积循环网络的交通流量预测方法，其特征在于，包括： 步骤S1：输入历史交通数据，包括流量、速度并进行标准化预处理； 步骤S2：通过多尺度时间嵌入编码器MTEE对输入的历史交通数据的分钟级、日周期和周周期特征进行自适应融合，生成多尺度时空特征矩阵； 步骤S3：基于传感器特定图卷积网络SS-GCN，为每个交通流量采集传感器生成独立的权重矩阵和偏置向量，并动态构建传感器间的邻接矩阵，根据所述多尺度时空特征矩阵提取时空特征； 步骤S4：通过解耦图卷积循环网络DGCRN，逐层分离稳态信号与非稳态残差信号，并融合各层稳态信号与时空特征后生成最终预测结果； 步骤S5：输出未来时间窗口内的交通流量、速度或需求预测值。
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福州大学，其通讯地址为：350108 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2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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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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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