买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京化工大学;北京理工大学申请的专利一种融合稀疏自注意力的路侧泊位占用率时空预测方法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：CN120199087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510571777.1，技术领域涉及：G08G1/065；该发明授权一种融合稀疏自注意力的路侧泊位占用率时空预测方法是由李静怡;李想;马红光设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合稀疏自注意力的路侧泊位占用率时空预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合稀疏自注意力的路侧泊位占用率时空预测方法，属于交通预测技术领域，包括数据收集与预处理：根据历史停车数据，统计各时段内的停车数量，计算各时段各泊位区域的泊位占用率，得到泊位占用率数据集；构造图的邻接矩阵：通过接入地图API，获取各泊位区域间的距离矩阵，通过高斯核构造邻接矩阵；构建停车泊位占用率预测模型，基于停车泊位占用率预测模型进行停车泊位占用率预测，得到路侧泊位占用率预测结果。本发明采用上述方法，充分考虑了停车需求时间和空间上的相关性，实现了对路侧泊位占用率的精准预测。

本发明授权一种融合稀疏自注意力的路侧泊位占用率时空预测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合稀疏自注意力的路侧泊位占用率时空预测方法，其特征在于，步骤包括： S1、获取历史停车数据，对历史停车数据进行预处理，根据历史停车数据，按照各路侧泊位区域单个车辆进出时间，统计不同时段内的停车数量，根据统计的停车数量以及各泊位区域的总车位数，计算不同时段各泊位区域的泊位占用率，得到泊位占用率数据集； S2、将城市泊位区域网络视为带权有向图，构造图的邻接矩阵； 其中，带权有向图，其中是顶点的集合，是边的集合，是图的邻接矩阵，构造图的邻接矩阵包括： S21、通过接入地图API，获取路侧泊位区域的经纬度，根据路侧泊位区域的经纬度计算各路侧泊位区域之间的驾车距离，生成距离矩阵； S22、根据生成的距离矩阵，对距离矩阵的每个元素应用高斯核函数，以将距离转化为相似度，高斯核形式为： ； 其中，表示距离矩阵中两点之间的距离，表示高斯核的带宽参数，由全局标准差确定，高斯核使得距离越近的点有更高的权重； S3、构建停车泊位占用率预测模型，输入步骤S1和步骤S2中所得信息，基于停车泊位占用率预测模型进行停车泊位占用率预测，得到路侧泊位占用率预测结果； 其中，停车泊位占用率预测模型包括： 输入层：使用卷积层对输入数据进行聚合，扩充数据通道维度； 时空层：包括空间Transformer和时间Informer，通过堆叠时空Transformer‑Informer模块构成时空层，捕捉动态时空依赖； 空间Transformer：采用时空位置嵌入层、固定图卷积层和动态自注意力机制层提取空间信息，采用门控机制融合从固定图卷积层和动态自注意力机制层得到空间特征； 时间Informer：使用基于稀疏自注意力机制的时间Informer模型提取时间信息； 预测层：使用两层卷积层，根据最后一个时空模块输出的时空特征进行预测，得到路侧泊位占用率预测结果。

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北京化工大学;北京理工大学，其通讯地址为：100029 北京市朝阳区北三环东路15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”。