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龙图腾网恭喜西南财经大学申请的专利基于持续学习的跨域交通流量预测方法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：CN119152684B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411588401.3，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于持续学习的跨域交通流量预测方法是由杨新;吴美君;初子涵;彭雨瑄;欧阳小草;寇纲设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于持续学习的跨域交通流量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于持续学习的跨域交通流量预测方法，属于交通流量预测领域，方法包括：对跨域交通流量预测模型进行增量训练，使地区间共享知识子模块提取不同任务间的通用融合信息，获得当前训练轮次的跨域交通流量预测模型，并执行预测任务，根据预测结果、模型的参数知识更新对应的地区专属知识子模块。在持续学习框架中通过地区间共享知识模块融合多个地区知识的同时，通过地区专属知识子模块隔离各地区之间的通用知识与专属知识，保证了对目标地区预测的适应性，提升了交通部门预测交通流量的能力；同时，基于持续学习框架实现交通流预测知识在地区之间的传递，从而解决了缺少交通流量数据难以建模的问题。

本发明授权基于持续学习的跨域交通流量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于持续学习的跨域交通流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建跨域交通流量预测模型并初始化；所述跨域交通流量预测模型包括地区间共享知识子模块和地区专属知识子模块，地区间共享知识子模块用于获取不同地区流量预测任务间的通用融合信息，地区专属知识子模块用于获取每个地区的特有交通流量特征信息；S2：基于当前训练轮次的训练数据集对跨域交通流量预测模型进行训练，包括以下子步骤：S21：判断训练是否为首个训练任务，若是，则执行步骤S22，否则，执行步骤S23；S22：预处理当前已有样本数据，构建首个训练轮次的训练数据集；利用首个训练轮次的训练数据集，训练初始化的跨域交通流量预测模型，获得首个训练轮次对应的跨域交通流量预测模型；所述样本数据为图像数据、视频数据、GPS数据、时间序列数据、公共交通数据中任意一种或多种；S23：预处理新增的样本数据，获得当前训练轮次的训练数据集；利用当前训练轮次的训练数据集，对上一训练轮次获得的跨域交通流量预测模型进行增量训练，且在增量训练过程中，利用从上一训练轮次获得的跨域交通流量预测模型提取的参数知识进行参数寻优，使地区间共享知识子模块提取不同地区流量预测任务间的通用融合信息，获得当前训练轮次对应的跨域交通流量预测模型；S3：利用训练获得的当前跨域交通流量预测模型，执行跨域交通流量预测任务，进而输出跨域交通流量预测结果，根据各个地区的预测交通流量信息，结合当前训练轮次的跨域交通流量预测模型的参数知识，更新对应的地区专属知识子模块，使地区专属知识子模块提取每个地区的特有交通流量特征信息；更新对应的地区专属知识子模块，包括以下子步骤：若预测当前地区，则执行原有任务；若预测新地区，则在保留原有任务的基础上，根据当前轮次训练获得的跨域交通流量预测模型的新参数，构建新的地区专属知识子模块；对跨域交通流量预测模型进行训练过程中，还包括：判断是否到达跨域交通流量预测模型的更新周期，若是，则进入步骤S23，进入下一轮训练，否则进入步骤S3；当新增地区出现时，判定跨域交通流量预测模型到达更新周期。

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