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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于自注意力机制的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：CN119516760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202410695790.3，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于自注意力机制的交通流量预测方法及系统是由孙宇鹏;郭东伟设计研发完成，并于2024-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自注意力机制的交通流量预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于自注意力机制的交通流量预测方法及系统，该方法包括：收集目标监测区域的历史交通信息，建立空间自关注模型对历史交通信息进行处理，得到道路的空间特征信息；建立事件传递时延感知模型，对历史交通信息进行特征转换和聚类分析，得到时间延迟特征信息；建立时间自关注模型对历史交通信息进行处理，得到动态时间模式特征信息；结合空间特征信息、时间延迟特征信息和动态时间模式特征信息，应用自注意力机制，构建综合预测模型；对综合预测模型进行性能评估和参数调整，得到标准预测模型，利用标准预测模型对未来交通流量进行预测。实现对未来交通流量的精准预测，有助于缓解交通拥堵和提升交通效率。

本发明授权一种基于自注意力机制的交通流量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自注意力机制的交通流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：收集目标监测区域的历史交通信息，对所述历史交通信息进行预处理，得到标准的历史交通信息； 建立空间自关注模型，对所述历史交通信息进行处理，得到目标监测区域道路的空间特征信息； 建立事件传递时延感知模型，对所述历史交通信息进行特征转换，利用时间聚类算法对转换后的特征进行聚类，得到时间延迟特征信息； 提取所述历史交通信息中的历史事件信息，以及该事件发生时间段内对应的时间戳信息和交通流量信息； 基于所述时间戳信息，将该时间发生时间段内的交通流量信息按照时间顺序进行排序； 所述交通流量信息包括车流量信息、车流速度信息和车流密度信息，基于所述交通流量信息，分别计算出各个节点的车流量变化率、车辆速度变化率和车流密度变化率，所述车流量变化率、车辆速度变化率和车流密度变化率构成该节点的交通状况时延特征信息； 将所述交通状况时延特征信息输入聚类算法中进行聚类分析，计算出每个节点与其他节点之间的传播时间延迟，得到时间延迟特征信息； 建立时间自关注模型，对所述历史交通信息进行处理，提取得到动态时间模式特征信息； 提取所述历史交通信息中的交通流量信息、时间戳信息、道路网络信息以及天气环境信息； 将所述交通流量信息按照时间顺序排序，并结合所述时间戳信息进行时间序列化处理； 将所述道路网络信息、天气环境信息与交通流量信息进行对应，构建特征向量序列； 构建时间自关注模型，将所述特征向量序列输入时间自关注模型中，通过自注意力机制计算出所述特征向量序列中每个时间点的时间模式，得到动态时间模式特征信息； 结合空间特征信息、时间延迟特征信息和动态时间模式特征信息，应用自注意力机制，构建综合预测模型； 对所述综合预测模型进行性能评估，得到性能评估结果； 基于所述性能评估结果，对所述综合预测模型进行参数调整，得到标准预测模型，利用所述标准预测模型对目标监测区域的未来交通流量进行预测。

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