科创中国
基于自适应图嵌入的起始地-目的地时间预测方法和装置
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2026-03-26 09:39:27
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：成果发布人| 徐景新 | 2026-03-26 09:39:28
本发明提出了一种基于自适应图嵌入的起始地‑目的地时间预测方法和装置，属于智能交通时间预测领域。包括得到包含时间戳、区、经纬度和车辆平均速度等卡口传感器信息；基于获取到的数据提取内部属性和外部属性特征。构建了“时隙‑路段‑速度”的非负张量，通过张量分解得到一个稠密的张量。通过混合神经网络，来有效提取给定轨迹的行驶速度特征。针对路网的时空特征，构造自适应路网邻接矩阵，有效捕获动态路网结构的特征。采用注意力机制自动分配外部属性的影响权重，提高模型预测的精确度。该模型表示，准确、可靠的行程时间预测是构建智能交通系统不可或缺的部分，可应用于人们日常出行和交通管理部门制定方案等。
该预测方法的技术核心在于“自适应图构建-时空特征提取-多任务学习”三层架构。首先基于历史出行数据与道路网络拓扑，采用可学习的图生成模块动态构建OD节点间的空间关联图，图结构与边权重随训练过程自适应优化，而非依赖预设的邻接矩阵；其次设计时空卷积与门控循环单元的混合模块，分别提取节点的局部空间依赖与全局时间演化特征；最后通过多任务学习框架同时预测OD行程时间与路径选择概率，利用路径信息辅助优化时间预测精度。模型具备增量学习能力，可适应新道路开通、交通管制等动态变化。
该方法可广泛应用于出行路线规划、动态路径导航、网约车调度、智能信号控制及交通态势感知等领域。特别适用于城市级大规模OD对时间预测、多模式交通出行服务及突发事件下的交通影响评估。随着城市交通精细化治理需求增长及车路协同技术发展，对高精度、实时性强的出行时间预测技术需求持续迫切。该方法还可拓展至物流配送时效预测、公共交通时刻表优化及应急车辆调度等领域，具备广阔的市场前景。
重庆邮电大学是国家布点设立并重点建设的邮电高校之一，坐落于重庆市南岸区南山风景区内，是一所由工业和信息化部与重庆市人民政府共建的高水平教学研究型大学。学校创办于1950年，以工为主，工、理、管、文等多学科协调发展，在信息通信、计算机、自动化等领域具有显著优势，拥有完整的博士、硕士、学士人才培养体系，被誉为“中国数字通信的发源地”，长期以来为国家信息产业发展和地方经济建设做出了重要贡献。
本成果产生的效益显著。社会效益上，精准的OD时间预测为公众出行提供可靠参考，减少交通不确定性带来的时间浪费与焦虑情绪。管理效益上，交通管理部门可基于预测结果实施动态调控，缓解交通拥堵，提升路网运行效率。经济效益上，为网约车、物流企业优化调度与定价提供决策支持，降低运营成本；为城市交通规划提供数据支撑，提升基础设施投资效益。技术效益上，推动了图神经网络在交通预测领域的深度应用与自适应建模能力提升。产业层面，增强了我国在智能交通核心算法领域的自主创新能力与国际竞争力。
技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。
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