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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种基于残差网络的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：CN117218841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202311184661.X，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于残差网络的交通流量预测方法是由张旭;左昌麒;闫亮;李进设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于残差网络的交通流量预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能领域，具体涉及一种基于残差网络的交通流量预测方法，包括：构建交通流量预测模型，其中，交通流量预测模型包括数据输入模块、外部特征提取模块以及空间特征提取模块；获取待预测地点的信息数据，将交通数据输入到数据输入模块中进行拆分，得到关键时间交通流量数据；将外部数据输入到外部特征提取模块中，得到外部特征；将外部特征和关键时间交通流量数据进行融合后，将融合后的特征图输入到空间特征提取模块进行交通流量预测，得到预测结果；本发明使用了新的数据划分策略，更为有效的使用历史车流量数据。

本发明授权一种基于残差网络的交通流量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于残差网络的交通流量预测方法，其特征在于，包括：获取待预测地点的信息数据，将信息数据输入到训练好的交通流量预测模型中，得到待预测地点的交通流量预测结果；其中，交通流量预测模型包括数据输入模块、外部特征提取模块以及空间特征提取模块； 对交通流量预测模型进行训练包括： S1：获取待预测地点的交通数据和外部数据，其中外部数据包括气温、风速、天气、日期以及是否为假日； S2：将交通数据输入到数据输入模块中进行拆分，得到关键时间交通流量数据； S3：将外部数据输入到外部特征提取模块中，得到外部特征；具体包括：将外部数据中的离散型数据转换为one-hot标签，对外部数据中的连续数据进行归一化处理；将one-hot标签与归一化后的进行拼接；将拼接后的数据输入到外部特征嵌入层，得到外部特征向量；将外部特征向量进行卷积，将卷积后的特征进行形状转变，得到外部数据；对外部数据进行离散特征内部关系提取操作；将提取的关系和外部数据输入到外部特征捕获网络中，得到外部特征；其中离散特征内部关系提取操作的公式为： Extd＝ExtD×W 其中，W为一个可学习参数的矩阵，ExtD为未处理的离散外部数据，Extd为提取后的离散外部数据； S4：将外部特征和关键时间交通流量数据进行融合，将融合后的特征图输入到空间特征提取模块进行交通流量预测，得到预测结果；采用空间特征提取模块对融合后的特征图进行处理的过程包括：将融合特征图输入到膨胀卷积残差单元中进行膨胀卷积运算，将膨胀卷积的输出结果与融合特征图进行融合，得到第一特征图；将融合特征图输入到普通卷积残差单元进行卷积运算，将卷积运算的结果与融合特征图进行融合，得到第二特征图；采用融合模块对第一特征图和第二特征图进行融合，得到第三融合特征图；将第三融合特征图输入到全连接层中，得到预测结果； S5：根据预测结果计算模型的损失函数，调整模型参数，当损失函数收敛时，完成模型的训练。

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