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龙图腾网获悉上海勘测设计研究院有限公司申请的专利一种流量预测方法、装置、存储介质和电子设备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：CN120151219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510325417.3，技术领域涉及：H04L41/147；该发明授权一种流量预测方法、装置、存储介质和电子设备是由廖庭庭;吴晓韬;张芳勇;闻锐;谢啊英设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种流量预测方法、装置、存储介质和电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及流量预测技术领域，具体涉及一种流量预测方法、装置、存储介质和电子设备。方法包括：获取多个数据源的源数据，源数据包括流量数据和流量相关数据；将源数据分别按照时间维度和空间维度进行分层和特征提取，得到多个层级的数据特征；采用交叉注意力机制对不同源数据的特征进行对齐和互补，得到特征交互后的数据；采用强化学习算法对不同源数据的融合权重进行调节，并基于融合权重对源数据进行融合，得到融合后的数据；基于多个层级的数据特征、特征交互后的数据以及融合后的数据，采用预训练的流量预测模型进行流量预测。本发明解决了多源数据简单堆砌、静态融合规则导致的场景适应性差等问题，提高了预测结果的准确性和可靠性。

本发明授权一种流量预测方法、装置、存储介质和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种流量预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个数据源的源数据，所述源数据包括流量数据和流量相关数据； 将所述源数据分别按照时间维度和空间维度进行分层和特征提取，得到多个层级的数据特征； 采用交叉注意力机制对不同源数据的特征进行对齐和互补，得到特征交互后的数据； 采用强化学习算法对不同源数据的融合权重进行调节，并基于调节后的融合权重对源数据进行融合，得到融合后的数据； 基于多个层级的数据特征、特征交互后的数据以及融合后的数据，采用预训练的流量预测模型进行流量预测； 其中，将所述源数据分别按照时间维度和空间维度进行分层和特征提取，得到多个层级的数据特征，包括： 将所述源数据按照秒级实时数据、分钟级动态数据以及小时级趋势数据划分为三个时间粒度层； 采用长短期记忆网络-时间卷积网络对三个时间粒度层的数据进行多尺度特征提取，得到多个层级的数据特征； 将所述源数据按照道路单元级、区域路网级以及城市宏观级划分为三级空间数据； 采用图注意力机制动态分配不同空间数据的影响权重，并基于所述影响权重融合空间数据中的特征。

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