買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜吉林大學申請的專利交通預測方法、系統、服務器及可讀存儲介質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：CN119418533B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-03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：202510006901.X，技術領域涉及：G08G1/01；該發明授權交通預測方法、系統、服務器及可讀存儲介質是由范子沛;宋軒;續元;張志文設計研發完成，并于2025-01-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本交通預測方法、系統、服務器及可讀存儲介質在說明書摘要公布了：本發明提供一種交通預測方法、系統、服務器及可讀存儲介質，所述方法包括：從客戶端收集的個體軌跡數據中提取與道路網絡相關的空間特征。利用圖卷積網絡處理這些特征，并將其嵌入全局模型以捕獲路網的空間依賴性。同時，結合時間信息，通過圖卷積網絡和時間注意力機制生成時空特征，更新全局模型以反映最新交通狀態?？蛻舳嘶趥€體軌跡構建個性化模型，并通過差分隱私技術添加噪聲，保護用戶隱私，然后將模型參數上傳至中央服務器。服務器采用聯邦學習策略，對客戶端上傳的模型進行加權平均和聚合，生成更新的全局模型。通過本發明，利用聯邦學習和圖卷積網絡提升行駛時間預測準確性，同時確保用戶隱私和模型實時更新。

本發明授權交通預測方法、系統、服務器及可讀存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種交通預測方法，其特征在于，所述方法包括：中央服務器從個體軌跡數據中提取與道路網絡相關的空間特征，使用圖卷積網絡處理和提取所述道路網絡的空間特征，并將所述道路網絡的空間特征嵌入到全局模型中，捕獲所述道路網絡的空間依賴關系，并根據所述道路網絡的空間特征以及時間信息，通過圖卷積網絡和時間注意力機制將空間特征與時間信息結合，生成能夠反映交通狀態變化的時空特征，將處理后的時空特征嵌入到全局模型中，更新全局模型以反映最新的交通狀態；其中，所述道路網絡為多個路段和節點構成的有向圖；所述全局模型是利用客戶端從數據庫中收集的用戶行駛過程中的軌跡數據和車輛狀態信息形成的個體軌跡，使用所述個體軌跡構建和訓練個性化模型，基于訓練后的個性化模型，通過全連接層生成個體行駛時間殘差以量化所述個性化模型預測時間與實際行駛時間的差異，以及使用所述個體行駛時間殘差優化模型參數以生成模型參數優化后的個性化模型，并在所述個性化模型的模型參數中添加隱私保護噪聲數據以生成添加保護隱私噪聲的模型參數后，上傳所述個性化模型及生成的模型參數至所述中央服務器作為其權重的模型；所述中央服務器根據所述個體軌跡數據和所述全局模型反映的交通狀態，進行時空特征的分析處理，生成針對特定路由和時間步長的估計行駛時間；根據全體客戶端上傳的個性化模型以及全局交通數據，將一天的時間分為不同的部分，并在每個部分應用時空張量分解來處理交通狀態預測，生成分解后的時空特征，用于生成全局交通狀態的估計；以及根據所述客戶端上傳的個性化模型參數，進行非個性化全局流量狀態的學習和優化處理，生成更新后的全局模型；其中，所述路由為路段和節點在特定時間步長下交替組成的序列以表示相應的路徑；以及所述中央服務器根據所述客戶端上傳的本地化全局模型權重，執行，聯邦學習算法進行模型的加權平均和安全聚合，更新全局流量狀態，并將聚合后的全局模型權重發送回所述客戶端，以使得所述客戶端基于聚合后的全局模型權重訓練和優化個性化模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人吉林大學，其通訊地址為：130012 吉林省長春市前進大街2699號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。