专利名称：一种基于联邦学习的长距离高速公路交通流量预测方法      申请号：2021116503922     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：智能交通 交通预测模型 交通系统监测 交通数据分析 流量预测   相似专利 发布日：2025/07/24  
摘要： 本发明提供了一种基于联邦学习的长距离高速公路交通流量预测方法，属于交通预测和信息安全技术领域。解决了现有交通预测模型对长距离高速公路进行交通流量预测，准确率不高，监测点使用损耗较大，浪费能源，且未考虑交通数据信息安全的问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤一、LSTM‑RNN搭建；步骤二、数据处理；步骤三、联邦学习；步骤四、模型预测。本发明的有益效果为：本发明提高交通流量预测的准确率，防止信息泄露，降低能源消耗，降低监测点的使用损耗。

专利名称：一种基于DCG及双分支并行的地铁客流量预测方法及装置      申请号：2024106077265     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：交通工具 流量预测   相似专利 发布日：2025/07/09  
摘要： 本发明公开了一种基于DCG及双分支并行的地铁客流量预测方法及装置，所述方法包括：首先，构建地铁通行网络，其中节点表示站台点，节点所连边表示站台间的到达关系；其次，通过地铁通行网络和实体测量数据构建包括深度关系矩阵、旅行距离权重矩阵和乘客流量权重矩阵融合的DCG模块；最后，将DCG模块编码送入SBULSTM模块与Transformer模块双分支并行的预测神经网络。本发明通过DCG模块，还原地铁网络的实际拓扑结构，捕捉由站点到站线的客流特征；同时，并行SBULSTM模块与Transformer模块既能考虑时间序列的前后向状态，又能够学习复杂的时间特征、捕捉DCG所提供全局空间上的客流信息，加强全局时空通道的交互以减少信息的损失，提高了综合时空预测的能力。

专利名称：基于多层注意力的图融合交通流量预测方法、介质及设备      申请号：2024110414562     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：交通工具 流量预测   相似专利 发布日：2025/06/23  
摘要： 本发明公开了一种基于多层注意力的图融合交通流量预测方法、介质及设备，属于时序数据预测领域。本发明首先针对目标路网中所有道路的历史交通流量数据，按照不同采样间隔进行采样，每条道路均得到代表不同数据周期的多条历史流量序列；然后针对目标路网中的所有道路，构建道路空间关系图以及每一种数据周期对应的道路功能相似关系图；再将道路空间关系图分别与每一种数据周期对应的道路功能相似关系图进行邻接矩阵注意力融合；最后将每一种数据周期下的融合邻接矩阵以及顶点特征矩阵输入到图注意力网络中，并对输出结果进行加权融合，得到目标路网的未来流量预测结果。本发明可捕获不同道路的复杂交通流量模式，实现高精度的交通流量预测。

专利名称：一种基于深度学习的通信基站流量预测方法及系统      申请号：202410798641X     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：通信 流量预测   相似专利 发布日：2025/10/17  

应用场景：通信基站流量预测;网络资源优化;智能运维

专利名称：基于时空相关性的短时交通流量预测方法      申请号：2019105379479     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：交通工具 流量预测   相似专利 发布日：2025/10/16  

应用场景：城市交通拥堵预测与调控;智能交通信号灯控制;物流配送路径优化;公共交通资源动态调度

专利名称：一种基于GCN-STARNN的交通流量预测方法      申请号：2024112554736     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：交通工具 流量预测   相似专利 发布日：2025/08/11  
摘要： 本发明公开了一种基于GCN‑STARNN的交通流量预测方法包括以下步骤：（1）获取开源网站交通流量数据集并预处理；（2）构建时空注意递归神经网络并进行训练；其中，时空注意递归神经网络包括：图卷积神经模块即GCN模块、时空注意递归神经模块即STARNN模块和输出模块；其中，GCN模块与STARNN模块并联；GCN模块用于提取交通路网的空间特征；时空注意递归神经模块用于提取交通路网的时间特征；时空注意递归神经模块由卷积注意力模块、卷积长短时记忆网络模块和3维卷积模块组成；（3）输出预测结果。本发明有效提高了交通流量预测的准确率和精度，较现有方法具有更好的性能表现。

专利名称：一种基于骑行上下文信息的共享单车流量预测方法      申请号：2020107958746     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：交通工具 流量预测   相似专利 发布日：2025/07/23  
摘要： 本发明涉及一种基于骑行上下文信息的共享单车流量预测方法，包括如下步骤：S100引入的上下文特征，将共享单车流量预测转化为求T时刻对应的流量#imgabs0#的问题；S200使用LSTM网络作为编码器，计算得到隐藏层向量；S300计算每一个隐藏层向量与st‑1的注意力得分，对所有注意力得分使用激活函数softmax得到注意力权重；使用LSTM网络作为解码器进行解码，在解码时根据输出对应的语义向量Ct进行解码；S400中LSTM网络作为解码器，对得到的语义向量序列进行解码，得到最终的预测结果。该方法同时考虑到气象特征进行单车流量预测，流量预测的效果准确性高。

专利名称：基于流量预测的GEO卫星信道分配策略      申请号：2016101608668     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：通信 信道 流量预测   相似专利 发布日：2025/02/19  
摘要： 本发明提供一种基于流量预测的GEO卫星信道分配策略，首先提出了卫星下一时隙业务量的预测模型，准确预测了在卫星下一时隙需要接入不同种类的业务量，为不同业务接入GEO卫星网络提供了决策支持；然后针对GEO卫星网络多种业务进行信道资源分配，利用优先级的方法，保证语音业务接入满足其QOS，同时采用效用最大化方法，将流媒体业务和数据业务按效用最大化模型分配，提高了整体用户满意度。本发明使卫星网络中不同优先级的业务合理的接入到GEO卫星网络，提高了GEO卫星系统的信道资源利用率和用户满意度，降低了卫星信道资源浪费，提高了卫星通信效率。

专利名称：一种基于交通流量预测的新能源电站发电控制方法及装置      申请号：202410375551X     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：发电 流量预测   相似专利 发布日：2025/06/20  
摘要： 本发明公开了一种基于交通流量预测的新能源电站发电控制方法及装置，包括：通过VMD‑LSTM预测模型根据采集的交通流量数据来预测未来的交通流量，根据预测的交通流量以及新能源电站发电运行策略，采用EVO算法寻优得到发电控制方案，确保系统安全运行。本发明从交通流量的角度来调控新能源电站的发电量，实现对新能源有效吸纳和对电动车需求电能的有效供应，并能保障了系统的可靠性。

专利名称：一种面向区域流量预测的时空全局语义表示学习方法      申请号：202210135460X     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：人工智能 流量预测   相似专利 发布日：2025/09/15  

应用场景：城市交通管理系统中的实时路况监测与拥堵预警;智能导航系统的动态路径规划;公共交通调度优化;自动驾驶车辆的环境感知增强;区域出行需求分析与资源分配

专利名称：一种基于大数据的道路节点流量预测方法      申请号：2024103452767     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：道路预测 城市道路 车辆监控 公安系统 流量预测   相似专利 发布日：2025/06/25  
摘要： 一种基于大数据的道路节点流量预测方法，涉及道路预测技术领域，包括以下步骤：构建城市道路的GIS可视图，设置流量监测圈以获得道路节点的实时车流量和历史车流量，获得道路节点的车流量系数并构建道路节点的车流量预测模型，获得道路节点的第一预测车流量，获得流量监测圈内车辆的行驶数据并构建车辆的行驶拓扑图，获得道路节点的第二预测车流量，根据实时车流量分别判断第一预测车流量和第二预测车流量的准确度，根据两者的准确度获得道路节点的综合预测车流量；本发明能够实现一重预测和二重预测，能够明显的提高道路节点车流量预测的准确性，有利于更好的满足日常使用的需求。

专利名称：交通流量预测方法、系统、存储介质及终端设备      申请号：2023102198603     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：智慧城市交通规划 智能交通管理 流量预测   相似专利 发布日：2025/06/23  
摘要： 本发明涉及交通流量预测技术领域，具体是一种交通流量预测方法、系统、存储介质及终端设备，包括对交通站点历史流量数据，划分周期性数据，更新周期性的节点依赖矩阵；利用局部时空注意力提取不同周期的流量周期性特征；使用权重分配注意力对周期性数据分配不同的权重，实现数据不同周期的侧重；利用全局注意力网络，将提取的周期性特征再进行提取全局特征，获得最终预测值。本发明有效地捕捉了数据在不同周期的流量特征，并对不同周期的交通流量特征进行融合和分配权重，通过全局时空注意力提取全局的时空特征，通过模型结合了周期权重特征和全局时空特征，从而实现捕捉交通流量的周期性、空间依赖性和时间依赖性。

专利名称：一种适用于学校的人流量预测以及合理调控的智能预测设备      申请号：2023109704112     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 流量预测   相似专利 发布日：2025/07/07  
摘要： 本发明公开了一种适用于学校的人流量预测以及合理调控的智能预测设备；包括相互连接的数据采集单元、数据处理存储模块、人流量预测单元、人流概率量预测模块、流调控单元、门禁模块、管理员调度模块及教务网模块。本发明所提出的VMD‑KELM人流量预测模型涉及天气因素、课程及考试因素、节假日因素及历史人流量数据等因素，将其作为人流量预测模型的输入，可使预测的准确率有明显的提高；通过多目标灰狼算法对预测模型的VMD信号分解进行优化，提高了数据的精确度，对当天的各区域的人流量以及概率合理预测，并制定调控方案；另外，本发明通过预测模型对各区域人流量以及概率进行预测，使学校的相关支出有明显的降低。

专利名称：一种城市流量预测方法      申请号：2023106937591     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 流量预测   相似专利 发布日：2025/04/07  
摘要： 本发明涉及智慧城市领域，特别公开了一种城市流量预测方法。该城市流量预测方法，具体包括如下步骤：对城市流量数据按时间顺序以窗口滑动方式进行划分，并构造时空随机遮掩数据和序列打乱数据；利用时空随机遮掩编码器EncM进行时空随机遮掩预训练；利用全局与局部相结合的注意力模块EncC进行序列顺序对比学习预训练；将时空随机遮掩预训练中自注意力模块产生的注意力权重处理为城市区域间相关性系数，利用图处理模块增强空间相关性捕捉能力；将预训练模块与图处理模块融合，构建时空融合预测模块，进行预测训练。本发明为两种预训练模块设计了合适的解码器，通过对不同角度捕获的时空特征进行解码，从而对下一时刻的城市流量进行预测。

专利名称：一种基于卷积神经网络的轨道交通客流量预测方法      申请号：2019104575138     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：轨道交通 流量预测   相似专利 发布日：2024/10/24  
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的轨道交通客流量预测方法，其包括以下步骤：S1、获取轨道交通路网各个站点的历史客流数据；S2、对缺失的历史客流数据进行填补；S3、根据工作日、休息日和天气状况划分数据集；S4、在每个数据集中取样形成训练数据；S5、建立卷积神经网络，分别采用每个数据集对应的训练数据对建立的卷积神经网络进行训练；S6、在待预测站点所在轨道交通路网中向前获取客流数据，得到待预测时刻的预测基础数据；S7、将预测基础数据作为训练后的卷积神经网络的输入，将对应的输出作为客流预测结果。本发明可对轨道交通中的客流量进行预测，便于相关人员根据客流量做出对应的措施，有利于促进站点工作的有序进行。

专利名称：一种基于时空图注意力机制的网络流量预测方法      申请号：2023100437686     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：计算机硬件 流量预测   相似专利 发布日：2025/08/11  
摘要： 本发明公开了一种基于时空图注意力机制的网络流量预测方法，包括网络流量数据的采集，对数据进行处理，转化操作；对DSTGAT网络流量预测模型参数进行初始化设置；将预处理后的网络流量数据输入DSTGAT预测模型中，选择不同的超参数对模型进行训练，训练模型能够挖掘不同节点间网络流量数据的连通性与近相关性，通过使用图神经网络与注意力机制实现时空特征分解，最后进行数据归一化处理，实现网络流量的准确预测。

专利名称：居民交通出行流量预测系统及其预测方法      申请号：2018110835566     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：交通工具 出行 交通出行 流量预测   相似专利 发布日：2024/02/21  
摘要： 本发明公开了一种居民交通出行流量预测系统及其预测方法，具体采用全卷积网络来进行预测。采用地理栅格划分，将城市居民出行区域划分成多个栅格区域，将居民出行的交通流量数据转化为流量图，作为全卷积神经网络的输入，通过不同扩充图像的通道数来增加数据维度，通过卷积层来提取交通流量图的特征，然后多次反卷积得到和输入流量图大小相等的图像，通过实际流量图与下一个时间段预测流量图的误差来反向调节整个网络。本发明去除了传统卷积神经网络全连接的操作，采取反卷积来预测出下一个时间段的交通流量图，不仅可以提高预测精度，而且可以大量减少模型参数和计算消耗。

专利名称：一种基于变分自动编码器的小样本交通流量预测方法      申请号：2020105296197     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：智慧交通 交通故障分析 道路安全 数据算法 流量预测   相似专利 发布日：2025/01/10  
摘要： 本发明公开了一种基于变分自动编码器的小样本交通流量预测方法，首先通过路段摄像头或者检测器采集在道路中运行的真实交通流量x；然后通过VAE网络将真实交通流量x编码为隐变量z；通过VAE网络将隐变量z解码为重构真实交通流量x'；最后将真实交通流量x与重构真实交通流量x'输入至Encoder‑Decoder端对端框架，得到输入的数据与Encoder‑Decoder端对端框架中Encoder模块中的RNN单元隐藏层结果之间的映射关系；进而预测未来交通流量。本发明解决了现有技术中存在的交通流量数据检测样本较小导致交通流量预测准确度较低的问题。

专利名称：一种基于注意力机制的交通流量预测方法      申请号：2022104314680     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：交通工具 流量预测   相似专利 发布日：2025/10/16  

应用场景：城市交通拥堵预测与调控;智慧道路管理;实时路况监控与优化

专利名称：一种基于RFID数据的路口车辆分流量预测方法      申请号：2017100863974     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：车辆 流量预测   相似专利 发布日：2025/06/13  
摘要： 本发明涉及一种基于RFID数据的路口车辆分流量预测方法，包括：步骤1、收集RFID数据；步骤2、数据预处理去除重复数据；步骤3、基于时间相位划分的车辆转向判别计算路口转向车流量；步骤4、提取特征构建特征集；步骤5、使用训练数据集训练预测模型；步骤6、以测试数据集作为预测模型输入预测其输出。本发明主要根据车辆的RFID数据，采用机器学习算法实现路口车辆分流量的预测，为智能交通信号灯的智能控制提供决策依据。