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龙图腾网获悉中南大学;湖南纽狐科技有限公司申请的专利一种智能网联交通数据修复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：CN116453329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310270831.X，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种智能网联交通数据修复方法是由唐进君;段一鑫;黄合来;李烨;周波;陈吉光;薛红丽设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能网联交通数据修复方法在说明书摘要公布了：本公开实施例中提供了一种智能网联交通数据修复方法，属于数据处理技术领域，具体包括：步骤1，通过生成器提取交通流历史数据的隐藏特征并与待修复片段融合，得到融合特征；步骤2，将融合特征输入生成器的时空模块挖掘交通流的时空关联性，得到待修复片段对应的修复值。通过本公开的方案，将待修复片段历史片段融合，再将其与待修复片段加权求和，从而挖掘历史片段内隐藏的高级语义信息，在捕获交通流的长期时间关联特征的同时不大幅增加模型参数和计算时间，然后，融合多头时空注意力与图卷积门控循环单元，深度挖掘交通流内在的时空关联性，并得到修复数据，提高了数据修复的实时性和精准度。

本发明授权一种智能网联交通数据修复方法在权利要求书中公布了：1.一种智能网联交通数据修复方法，其特征在于，包括： 步骤1，通过生成器提取交通流历史数据的隐藏特征并与待修复片段融合，得到融合特征； 所述步骤1具体包括： 步骤1.1，设待修复片段为，待修复片段对应的前p个片段为,前p天的片段为,前p周的片段为，将通过一个共享的全连接层转换成； 步骤1.2，使用扩散卷积和门控机制提取历史片段的隐藏特征，其中，所述隐藏特征的计算公式为 其中，表示扩散卷积核，表示偏差项； 步骤1.3，将隐藏特征加权求和得到并与待修复片段融合，得到融合特征，其中，所述融合特征的计算公式为 其中，，，分别是的第v个节点特征，是非线性激活函数，是通过训练调节的参数； 步骤2，将融合特征输入生成器的时空模块挖掘交通流的时空关联性，得到待修复片段对应的修复值； 所述步骤2具体包括： 步骤2.1，使用多头空间注意力层提取融合特征周围K阶邻居的空间关联性，其中，所述K阶邻居的空间关联性的计算公式为 其中，表示平均操作，为上一层的输出且，H为多头时间注意力的头数，为节点u到节点v的注意力权重，为通过训练调节的参数； 步骤2.2，将多头空间注意力层的输出作为多头时间注意力层的输入，提取特征张量的时间关联性，其中，所述多头时间注意力层的输出为 其中，||表示平均操作，为可训练权重参数，，； 步骤2.3，将多头时间注意力层的输出作为图卷积门控循环单元的输入进行图卷积和循环单元变换，得到待修复片段对应的修复值，其中，所述修复值的计算公式为 其中，，，为非线性激活函数，，是的度矩阵，是邻接矩阵，为单位矩阵，为可调节的权重，表示Hadamard乘积。

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