一种基于STGNN-Net的车辆轨迹预测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）

本发明公开了一种基于STGNN‑Net的车辆轨迹预测方法，首先，对预先获取的轨迹数据集进行划分与特征构建；其次，构建基于STGNN‑Net的车辆轨迹预测网络，一个分支用TGCN‑Net提取输入轨迹数据的时间特征，另一个分支利用STG‑Net获得轨迹的时空特征，使得模型能考虑不同时间与空间范围的影响，再利用残差网络分别对TGCN‑Net和STG‑Net进行特征融合；最后利用自适应学习经过Informer特征融合后送入BiGRU网络预测车辆的轨迹。本发明充分利用轨迹数据中的时间特征，同时结合不同时间的空间特征，通过TGCN‑Net和STG‑Net提取特征以减少信息的损失，实现了更加准确和鲁棒的轨迹预测；通过图神经网络和注意力机制使网络能考虑交互信息，从而优化特征，实现较高的轨迹预测精度。

《一种基于STGNN-Net的车辆轨迹预测方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）》是一发明专利，专利号为 2024106145953，当前法律状态为已下证，由淮阴工学院提出申请，发明人为王浩;高尚兵;冯逸心;王腾;赵可钒;梁文香;罗仔秋;张海艳;王媛媛，申请日期为2024-05-17，公开（公告）日期为2024-11-22，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/25 (2023.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于STGNN‑Net的车辆轨迹预测方法，首先，对预先获取的轨迹数据集进行划分与特征构建；其次，构建基于STGNN‑Net的车辆轨迹预测网络，一个分支用TGCN‑Net提取输入轨迹数据的时间特征，另一个分支利用STG‑Net获得轨迹的时空特征，使得模型能考虑不同时间与空间范围的影响，再利用残差网络分别对TGCN‑Net和STG‑Net进行特征融合；最后利用自适应学习经过Informer特征融合后送入BiGRU网络预测车辆的轨迹。本发明充分利用轨迹数据中的时间特征，同时结合不同时间的空间特征，通过TGCN‑Net和STG‑Net提取特征以减少信息的损失，实现了更加准确和鲁棒的轨迹预测；通过图神经网络和注意力机制使网络能考虑交互信息，从而优化特征，实现较高的轨迹预测精度。

海量优质专利即买即用，四大核心优势助您弯道超车：
🏆 拿资质，享红利：高企认定、专精特新必备！轻松获取政府补贴、税收减免，招投标直接加分！
💎 增信誉，融资金：支持实缴注册资金，彰显企业硬实力；支持专利质押贷款，盘活现金流，扩张不缺钱！
🔥 强背书，防抄袭：印上“专利产品”，客户更信赖！构建技术壁垒，把竞争对手挡在门外，稳占市场份额！
🚀 省时间，快变现：告别漫长研发与高风险！优质专利即买即用，让技术立刻变成真金白银的利润！