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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利面向文旅场景的交通流量预测方法、装置、设备及存储介质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：CN120748214B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511273983.0，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权面向文旅场景的交通流量预测方法、装置、设备及存储介质是由陈荣元;王芷萱;何天祥;何磊;申立智;陈浪设计研发完成，并于2025-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向文旅场景的交通流量预测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种面向文旅场景的交通流量预测方法、装置、设备及存储介质，涉及智能交通技术领域，所述面向文旅场景的交通流量预测方法包括：对历史交通流量数据进行快速独立成分分析分解、多尺度小波变换和标准化处理，得到标准化特征；通过混沌进化优化的目标卷积神经网络和高效局部注意力机制提取局部时空特征，同时利用分层注意力网络和低秩注意力机制提取全局时间特征；通过多头注意力机制动态融合这两种特征，得到融合特征；基于历史时间序列和待预测时间段生成预测基向量，将融合特征与预测基向量进行矩阵运算并反标准化，得到交通流量预测结果。本申请能够高效融合多尺度时空特征并降低计算复杂度以提升交通流量预测的准确性和鲁棒性。

本发明授权面向文旅场景的交通流量预测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种面向文旅场景的交通流量预测方法，其特征在于，所述方法包括： 对待预测景区的历史交通流量数据进行快速独立成分分析分解、多尺度小波变换以及标准化处理，得到标准化特征； 通过目标卷积神经网络和高效局部注意力机制提取所述标准化特征的局部时空特征，所述目标卷积神经网络是通过混沌进化优化算法对初始卷积神经网络进行参数调整得到的； 通过分层注意力网络和低秩注意力机制提取所述标准化特征的全局时间特征； 通过多头注意力机制动态融合所述局部时空特征和所述全局时间特征，得到融合特征； 基于所述历史交通流量数据的时间序列和待预测时间段生成预测基向量； 将所述融合特征与所述预测基向量进行矩阵运算和反标准化，得到交通流量预测结果； 所述通过分层注意力网络和低秩注意力机制提取所述标准化特征的全局时间特征的步骤包括： 将所述标准化特征投影到统一维度空间，得到投影特征； 通过分层注意力网络在所述投影特征的多个尺度层级注入位置编码，并通过多头注意力机制进行特征提取，得到日周期依赖特征、周周期依赖特征、月周期依赖特征以及年周期依赖特征，所述尺度层级是指在所述分层注意力网络中按日、周、月、年四种时间粒度划分并独立建模的层级结构，每一层对应一个特定的周期长度与感受野； 对所述日周期依赖特征、所述周周期依赖特征、所述月周期依赖特征以及所述年周期依赖特征沿时间维度取均值，得到日概要特征、周概要特征、月概要特征以及年概要特征； 将所述日概要特征、所述周概要特征、所述月概要特征以及所述年概要特征进行拼接，得到全局表征； 通过低秩注意力机制对所述全局表征的注意力键矩阵和值矩阵进行降维分解，得到低秩键矩阵和低秩值矩阵； 基于所述低秩键矩阵和所述低秩值矩阵对所述全局表征进行特征重构，得到全局时间特征。

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