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| 专利/申请号： | CN202411693544.0 | 专利名称： | 基于气象信息融合的深度学习交通流量预测方法 |
| 申请日： | 2024-11-25 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G08G1/048 分类检索 |
| 公开/公告日： | 2025-06-27 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN119181256B | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量： | 5 | 所属领域： | 智能交通系统 人工智能 大数据分析专利转让搜索 |
应用场景：城市交通管理;智能道路规划;实时路况预测;恶劣天气下的交通调度
摘 要：本发明提供了基于气象信息融合的深度学习交通流量预测方法，包括以下步骤：步骤1，对交通数据和天气数据进行预处理；步骤2，建立时间对齐模块，解决交通数据与天气数据的时间错位问题；步骤3，对交通数据和天气数据进行嵌入编码；步骤4，建立增强时空卷积网络，交通数据通过增强时空卷积网络提取出时空特征，气象数据通过增强时空卷积网络提取出时序特征；步骤5，建立对比学习模块，对时空特征和时序特征进行特征融合与对比学习；步骤6，生成交通流量的预测值。本发明有效地解决了现有交通流量预测方法在多源数据整合、长时间依赖捕捉以及特征融合等方面的不足，为提升交通流量预测的精度和实际应用的广泛性提供了新的技术途径。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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