中央民族大学毕晓君获国家专利权
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龙图腾网获悉中央民族大学申请的专利一种交通序列预测方法、装置、电子设备及存储介质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：CN116884211B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310820208.7，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种交通序列预测方法、装置、电子设备及存储介质是由毕晓君;李武第;孙翊文;綦思源设计研发完成，并于2023-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种交通序列预测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种交通序列预测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：根据源城市以及目标城市的交通数据，从源城市中确定目标区域，进而构建虚拟城市；比较虚拟城市与目标城市的地理数据得到网络权重；基于网络权重、虚拟城市以及目标城市的时序数据训练预测模型；最后预测目标城市的交通序列。上述技术方案根据目标区域构建虚拟城市，以在虚拟城市中保持源城市中更多有利于对目标城市预测的交通数据，使得交通数据迁移更稳定合理；通过基于网络权重、虚拟城市以及目标城市的时序数据训练预测模型，缓解了负迁移的现象，提高了交通序列预测的准确性和效率；最后通过预测模型实现了准确且高效的交通序列预测。
本发明授权一种交通序列预测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种交通序列预测方法，其特征在于，包括： 根据源城市的交通数据以及目标城市的交通数据，从所述源城市中确定与所述目标城市的相似度满足要求且连通程度满足要求的目标区域，其中，所述交通数据包括时序数据和地理数据； 针对所述目标区域以最大化可用面积为目标构建虚拟城市并生成所述虚拟城市的交通数据； 比较所述虚拟城市的地理数据与所述目标城市的地理数据得到网络权重； 基于所述网络权重、所述虚拟城市的时序数据以及所述目标城市的时序数据训练预测模型； 通过所述预测模型预测所述目标城市的交通序列； 比较所述虚拟城市的地理数据与所述目标城市的地理数据得到网络权重，包括： 将所述虚拟城市的地理数据和所述目标城市的地理数据组成邻接矩阵并输入至图注意力网络，以通过所述图注意力网络提取所述虚拟城市的特征向量以及所述目标城市的特征向量； 将所述虚拟城市的特征向量以及所述目标城市的特征向量输入至由多层感知机构成的权重网络，得到网络权重。
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