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龍圖騰網恭喜特微樂行(廣州)技術有限公司申請的專利一種高速公路收費站流量預測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119625994B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510162427.X，技術領域涉及：G08G1/01；該發明授權一種高速公路收費站流量預測方法及系統是由黃啟輝;唐振;王超設計研發完成，并于2025-02-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種高速公路收費站流量預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種高速公路收費站流量預測方法及系統，涉及智能交通管理和大數據分析領域，包括采集多源異構交通數據，并進行預處理，對預處理后的多源異構交通數據進行特征提取，將提取的特征映射到共同的特征空間中，進行特征融合，生成綜合特征向量，基于綜合特征向量，獲取交通網絡圖，根據交通網絡圖構建STGATwE模型，將STGATwE模型利用綜合特征向量進行訓練，調整STGATwE模型參數，生成訓練好的STGATwE模型，將實時采集的多源異構交通數據，輸入訓練好的STGATwE模型，獲取流量預測結果，通過采集多源異構交通數據和引入外部影響因素映射函數，豐富了數據維度、增強對外部因素的敏感度。

本發明授權一種高速公路收費站流量預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種高速公路收費站流量預測方法，其特征在于：包括：采集來自攝像頭、雷達、GPS及歷史記錄的多源異構交通數據，并進行去噪、格式轉換、時間對齊和標準化的預處理操作；對預處理后的多源異構交通數據，通過特征提取，提取出與流量預測相關的有效特征，包括車流密度、排隊長度、車輛平均速度和車輛行駛路徑的長度的特征；將提取的特征映射到共同的特征空間中，通過標準化、降維、協方差分析和UMAP算法映射的方式，進行特征融合，生成能夠綜合反映交通狀況的綜合特征向量；其中包括：將提取的特征進行標準化處理；進行標準化處理之后，應用PCA技術，將高維特征投影到特征空間中；將進行標準化和PCA技術處理的特征組合，生成協方差矩陣，并基于協方差矩陣，識別關鍵特征向量；使用關鍵特征向量構建低維特征矩陣，將低維特征矩陣通過UMAP算法，將低維特征矩陣映射到共同的特征空間中；將映射到共同特征空間中的低維特征矩陣進行融合，為每個低維特征矩陣中的特征賦予不同的權重，將所有特征按照各自的權重進行特征融合，獲取的綜合特征向量，表達式為： ；其中表示綜合特征向量，表示特征融合時的混合比例，表示特征種類數量，表示特征的索引，表示第類特征的權重，表示第類特征在共同特征空間中的低維表示，表示協方差矩陣中第行第列的元素，表示防止分母為零的一個小常數，表示經過特征增強后的函數，表示特征增強強度參數，表示外部影響因素映射函數值； 特征增強函數的表達式為：；其中表示經過加權求和和標準化處理后的多個特征的綜合值；根據實際高速公路網絡結構構建初始交通網絡圖，基于綜合特征向量定義初始交通網絡圖的節點屬性和邊權重，生成交通網絡圖，基于交通網絡圖，設計包含圖注意力層和時空卷積層的STGATwE模型；將STGATwE模型利用綜合特征向量進行訓練，訓練的步驟為反向傳播和前向傳播，并結合損失函數優化技術，調整模型參數，經過多輪迭代訓練獲取訓練好的STGATwE模型；將實時采集的多源異構交通數據，輸入訓練好的STGATwE模型，獲取流量預測結果。

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