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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种数据知识联合驱动的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：CN117423235B 。

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：202311570097.5，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种数据知识联合驱动的交通流量预测方法是由胡节;王语雁;杜圣东;李天瑞设计研发完成，并于2023-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据知识联合驱动的交通流量预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种数据知识联合驱动的交通流量预测方法，属于交通流量预测技术领域，该方法包括：对当前路网的交通流量数据进行预处理；配置交通流量预测神经网络模型的参数，并构建交通流量预测神经网络模型；利用预处理后的交通流量数据对交通流量预测神经网络模型进行训练；根据历史路网交通流量数据，利用训练得到的最优交通流量预测神经网络模型预测路网未来的交通流量信号。本发明解决了传统深度学习交通流量预测方法知识融入不足，精度提升陷入瓶颈的问题。

本发明授权一种数据知识联合驱动的交通流量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种数据知识联合驱动的交通流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对当前路网的交通流量数据进行预处理； S2、配置交通流量预测神经网络模型的参数，并构建交通流量预测神经网络模型； 所述S2包括以下步骤： S201、配置交通流量预测神经网络模型的参数，其中，所述参数包括最大训练轮数、批次大小和初始学习率； S202、构建基于空间相对关系的图卷积模块； 所述步骤S202包括以下步骤： S2021、计算相对位置关系矩阵； S2022、基于相对位置关系矩阵，在可学习的权重空间中寻找表征节点与节点关系的权重特征值，得到嵌入矩阵； S2023、根据嵌入矩阵，去除弱连接，并进行标准化处理，得到消息传递过程转移矩阵： 其中，表示函数，表示激活函数； S2024、根据传感器数量、每天采样频率以及一周的天数，定义三个可学习的嵌入表征空间； S2025、对可学习的嵌入表征空间进行切片操作，得到空间信息和时间信息的表征嵌入，其中，所述空间信息和时间信息的表征包括空间位置嵌入、日时间戳位置嵌入和周时间戳位置嵌入； S2026、将日时间戳位置嵌入和周时间戳位置嵌入嵌入相加，联合表征时间位置嵌入； S2027、将空间位置嵌入、时间位置嵌入与经过消息传递后的隐藏层特征向量进行拼接： 其中，表示经过过滤器升维后的历史时间序列； S2028、利用线性映射对拼接了外部知识的隐藏层特征向量进行融合，完成基于空间相对关系的图卷积模块的构建，其中，所述图卷积模块的输出的表达式如下： 其中，表示基于空间相对关系的图卷积模块的输出，表示权重，表示偏移； S203、构建基于时间感知的动态线性变换模块； S204、构建门控时空映射模块，完成对交通流量预测神经网络模型的构建； S3、利用预处理后的交通流量数据对交通流量预测神经网络模型进行训练； S4、根据历史路网交通流量数据，利用训练得到的最优交通流量预测神经网络模型预测路网未来的交通流量信号，完成数据知识联合驱动的交通流量预测。

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