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龙图腾网获悉江西师范大学;江西电信信息产业有限公司申请的专利一种基于先验知识和Transformer的交通流量数据补全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：CN120216932B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510661111.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于先验知识和Transformer的交通流量数据补全方法及系统是由马勇;金昌昊;叶礼斌;邵诗韵;江兴鸿;蔡昌;何美斌;张永昭;杨龙;蔡国强;罗江设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于先验知识和Transformer的交通流量数据补全方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于先验知识和Transformer的交通流量数据补全方法及系统，涉及数据补全技术领域，方法包括：获取交通流量数据集；对交通流量数据集进行缺失编码，并随机生成部分人为缺失值以模拟数据丢失情况；基于时空特征嵌入技术对时间戳信息和节点信息进行嵌入整合；基于投影注意力机制实现高维时间序列数据到低维空间的转换；将嵌入式注意力应用到空间维度，通过嵌入式注意力捕捉传感器之间的空间相关性；输出缺失数据的预测值，对预测值进行损失评估；基于最小化损失函数的优化结果，对交通流量数据集中的缺失数据进行插补。本发明能解决累计误差的产生，减少计算资源消耗，增强了模型捕捉数据本质特征的能力，同时提升了数据插补的合理性。

本发明授权一种基于先验知识和Transformer的交通流量数据补全方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于先验知识和Transformer的交通流量数据补全方法，其特征在于，所述方法包括： 获取交通流量数据集； 对所述交通流量数据集进行缺失编码，并随机生成部分人为缺失值以模拟数据丢失情况； 基于时空特征嵌入技术对时间戳信息和节点信息进行嵌入整合； 基于投影注意力机制实现高维时间序列数据到低维空间的转换； 将嵌入式注意力应用到空间维度，通过嵌入式注意力捕捉传感器之间的空间相关性； 输出缺失数据的预测值，对预测值进行损失评估； 基于最小化损失函数的优化结果，对所述交通流量数据集中的缺失数据进行插补； 所述基于时空特征嵌入技术对时间戳信息和节点信息进行嵌入整合，包括： 通过线性变换将输入的时间序列数据转换为隐藏状态表示； 线性变换公式为： ； 其中，为隐藏状态表示，为输入的时间序列数据，为时间序列长度，是特征维度，为权重矩阵，是目标隐藏维度，为偏置向量； 将所述隐藏状态表示与节点距离矩阵进行拼接； 将位置编码与时间戳信息合并嵌入，构建最终的时空输入嵌入； 所述基于投影注意力机制实现高维时间序列数据到低维空间的转换，包括以下步骤： S4.1基于投影注意力机制引入投影矩阵，通过投影矩阵将高维时间序列数据映射到低维空间； S4.2通过在低维空间中应用时间自注意力机制，增强对时间序列间相关性的捕捉能力； S4.3通过残差连接将S4.1和S4.2添加到Transformer中； 所述交通流量数据集包括：传感器数量、数据点数量、通道数、缺失值情况、车辆平均速度、节点距离矩阵、时间戳信息、时间序列数据。

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