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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于时空融合与自注意力机制的交通流量修复方法及系统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：CN115859213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211493241.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于时空融合与自注意力机制的交通流量修复方法及系统是由周丽;邵衢进;周仁杰;张纪林;万健;任永坚;王玮;邓飞;王星设计研发完成，并于2022-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空融合与自注意力机制的交通流量修复方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开基于时空融合与自注意力机制的交通流量修复方法及系统。本发明提出了时空结合及时空剔除的交通流修复方法，时空结合使得模型在使用自注意力机制时，将空间信息、时间信息及数值相加并看为一个整体，充分利用了道路中的路网的空间信息及时间的前后关系，提高了道路图信息的利用率；提出了用于交通流量修复的时空融合与自注意力机制。时空融合与自注意力机制通过结合空间与时间信息，使得模型能够提取到不同道路之间车流量的隐含关系，学习道路图的历史流量特征；提出了正序逆序两种序列数据修复融合的方法。通过正序逆序两种遍历方法得到两种序列，提取不同序列的多种信息，提高修复准确率。

本发明授权基于时空融合与自注意力机制的交通流量修复方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于时空融合与自注意力机制的交通流量修复方法，其特征在于所述方法包括以下步骤： 步骤1：时空数据融合； 步骤2：通过传感器获取待修补交通数据以缺失数据为中心，将X中前面tp个数据以正序形式构成以X中最后tp个数据逆序形式构成其中交通数据包括车流量、车速中的一种或两种； 步骤3：利用搭建好的基于时空融合与自注意力机制的车流量修复模型STMAR，实现交通流量修复； 所述基于时空融合与自注意力机制的车流量修复模型STMAR包括两个并行网络、融合层； 所述两个并行网络的结构相同，均包括时空融合块、时空自注意力块、时空剔除块；其输入分别为正序序列数据Xf和逆序序列数据Xr； 所述时空融合块，用于将时空嵌入向量融入交通数据，具体是： 通过全连接层对Xf、Xr进行编码转换为嵌入向量表示： Eτ＝ReLUWτXτ+bτ 其中ReLU是激活函数，Wτ和bτ是全连接层的权重、偏置，τ＝f或r； 将时空嵌入向量EST和数值嵌入向量Eτ融合成时空数值嵌入向量Eτ’： 所述时空自注意力块，包括时间自注意力、空间自注意力和门控融合；其输入为Eτ’，利用时间自注意力机制和空间自注意力机制，分别得到输出Hτ，s、Hτ，t，再将Hτ，s、Hτ，t经过融合后的输出H 所述时空剔除块，用于对所述时空自注意力块输出的H排除其中包含的时空信息，得到修补后数值数据；具体是： 对于时空自注意力块的输入Eτ’，表示T个时刻所有传感器的时空数据融合向量的集合；其不但存储了T个时刻所有传感器记录的数值的嵌入向量，还包含T个时刻所有传感器的时空嵌入向量；时空自注意力的输出H，表示T个时刻所有传感器的时空数据融合向量的集合，其相比于需要修复的数据多了时空嵌入向量，故在时空剔除块剔除修复时间段即T个时刻所有传感器的时空嵌入向量，如公式所示： 其中Sub·，·表示相减，为待修补交通数据根据步骤1得到的修复时间段tp+1-t2p的时空嵌入向量； 所述融合层，用于将所述两个并行网络输出的根据以下公式进行融合，得到最终输出Y； 其中||为向量间的连接操作，Wy和by是全连接层的权重、偏置。

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