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龙图腾网获悉山东交通学院申请的专利基于频域分解和时序建模的长期交通流量预测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：CN121354357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511935302.2，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于频域分解和时序建模的长期交通流量预测方法及系统是由杨光;刘昂;雒扬迪;任泽毅;李思佳设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于频域分解和时序建模的长期交通流量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于频域分解和时序建模的长期交通流量预测方法及系统，涉及智能交通技术领域，所述方法包括：对历史交通流量数据进行预处理；通过可学习小波变换层与动态权重控制器进行自适应频域分解与融合；通过参数共享的深度可分离卷积与动态权重控制器进行高效空间特征提取与融合；通过双向选择性状态空间模型捕获长程时序依赖；通过频率交互注意力模块实现跨频段特征协同。本发明通过上述模块的协同，实现了对交通流多尺度时空特征的自适应提取、高效建模与动态融合，有效提升了长期交通流预测的精度与效率。

本发明授权基于频域分解和时序建模的长期交通流量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于频域分解和时序建模的长期交通流量预测方法，其特征在于，包括：获取待预测路段或路网中N个监测节点的历史交通流量数据； 对所述历史交通流量数据进行预处理，得到标准化交通流量数据，其中，B为批次大小，T为历史观测时间窗口长度，N为监测节点数量，1表示单一交通流量特征维度； 将所述标准化交通流量数据X输入至包含可学习小波变换层和小波动态权重控制器的小波变换模块，得到多尺度小波融合特征，其中，D为隐藏特征维度； 所述将所述标准化交通流量数据输入至包含可学习小波变换层和小波动态权重控制器的小波变换模块，得到多尺度小波融合特征，包括： 将所述标准化交通流量数据输入至可学习小波变换层，通过多级参数化的卷积滤波器进行递归分解，提取不同频率成分，分别得到捕获长期趋势和宏观周期性模式的低频分量、捕获日内周期性波动的中频分量和捕获短期突发变化和随机波动的高频分量； 将所述低频分量、中频分量和高频分量分别输入至FlashAttention机制进行特征增强，得到增强后的用于表征交通流的长期趋势及日周期、周周期变化的低频特征、用于表征交通流的日内周期性波动的中频特征和用于表征交通流的短期随机波动及突发异常的高频特征； 将增强后的低频特征、中频特征和高频特征输入至小波动态权重控制器，生成对应的低频融合权重、中频融合权重和高频融合权重，满足归一化约束： ++=1； 根据所述低频融合权重、中频融合权重和高频融合权重，对所述增强后的低频特征、中频特征和高频特征进行加权融合与拼接，得到所述多尺度小波融合特征=⊙+⊙+⊙，其中，⊙表示逐元素乘法； 将所述多尺度小波融合特征输入至包含深度可分离卷积层和卷积动态权重控制器的空间特征提取模块，得到增强的卷积特征； 将所述增强的卷积特征输入至双向选择性状态空间模型，得到融合了前向与反向时序依赖的双向时序特征∈； 将所述双向时序特征输入至频率交互注意力模块进行跨频段特征融合，得到预测特征； 根据所述预测特征，生成未来指定时长的交通流量预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东交通学院，其通讯地址为：250000 山东省济南市长清区大学科技园海棠路5001号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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