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！

龙图腾网恭喜鲁东大学申请的专利基于FFT和交互式深度可分离卷积的时间序列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：CN120030284B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510495540.X，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于FFT和交互式深度可分离卷积的时间序列预测方法是由王桦;满祥雨;张帆;张小峰设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于FFT和交互式深度可分离卷积的时间序列预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于时间序列预测技术领域，具体涉及一种基于FFT和交互式深度可分离卷积的时间序列预测方法。将频域特征与时间域特征分离，使模型能够分别建模两类特征，提高预测的稳定性和准确性；通过引入快速傅里叶变换与随机频率掩码机制，有效提升了模型对频域特征的捕捉能力；通过设计交互式深度可分离卷积块，能够高效提取多尺度的时序特征，同时有效减少计算复杂度。通过残差连接保留原始特征，防止信息退化，同时适应融合策略使得时域与频域特征的组合更加灵活。

本发明授权基于FFT和交互式深度可分离卷积的时间序列预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于FFT和交互式深度可分离卷积的时间序列预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 对输入的城市路口的历史交通流量观测时间序列进行预处理，得到预处理后的交通流量观测时间序列； 构建交通流量时间序列预测模型，所构建的交通流量时间序列预测模型中的处理步骤包括：对预处理后的交通流量观测时间序列进行层归一化和线性处理，得到线性变换后的交通流量观测时间序列；对线性变换后的交通流量观测时间序列进行频域处理和特征提取，并转换回时域，得到时域信号，包括： 使用快速傅里叶变换将线性变换后的交通流量观测时间序列转换到频域，得到快速傅里叶变换后的交通流量观测时间序列；随机频率遮掩，生成一个随机的二进制遮掩矩阵；将快速傅里叶变换后的交通流量观测时间序列与二进制遮掩矩阵按照主元素逐元素相乘，得到遮掩数据；构造可学习的全局复数权重和可学习的局部复数权重；通过可学习的全局复数权重对线性变换后的交通流量观测时间序列的频域表示进行加权，得到复数加权频域交通流量特征：遮掩数据与可学习的局部复数权重相乘，得到局部复数遮掩特征；整合复数加权频域交通流量特征和局部复数遮掩特征捕获全面的频率细节，得到复数融合频域-遮掩交通流量特征：将复数融合频域-遮掩交通流量特征转换回时域，应用快速傅里叶逆变换，得到时域信号； 通过交互式深度可分离卷积块提取时域信号的交互特征并进行映射，得到映射输出特征； 将预处理后的交通流量观测时间序列和映射输出特征进行残差连接，计算得到残差融合特征；将残差融合特征通过全连接层转换为预测值，并进行去归一化处理，得到最终预测结果。

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鲁东大学，其通讯地址为：264025 山东省烟台市芝罘区红旗中路184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”。