北京航空航天大学叶俊辰获国家专利权
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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于层次自注意力机制的时间序列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：CN120011838B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510495706.8，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种基于层次自注意力机制的时间序列预测方法及系统是由叶俊辰;刘乾;贾浩楠;杜博文设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于层次自注意力机制的时间序列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层次自注意力机制的时间序列预测方法及系统，涉及时间序列预测领域，该方法包括：将历史时间序列划分为多个类别，得到多个子矩阵；根据多个子矩阵，采用预先训练好的时序预测模型进行时间序列预测；时序预测模型包括类内注意力层、类间注意力层及解码器；类内注意力层分别对每个子矩阵进行分块，采用自注意力机制学习每个子矩阵内各时序块之间的时间依赖关系，得到第一时序表示；类间注意力层对第一时序表示进行分块，采用映射注意力机制捕捉各时序块之间的原始空间关系，采用增强注意力机制对各时序块进行增强，得到第二时序表示；解码器将第二时序表示映射为未来时间序列。本申请提高了时间序列的预测精度和效率。
本发明授权一种基于层次自注意力机制的时间序列预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于层次自注意力机制的时间序列预测方法，其特征在于，所述基于层次自注意力机制的时间序列预测方法包括： 对历史时间序列进行聚类分析，将所述历史时间序列划分为多个类别，得到多个子矩阵；每个子矩阵包括同一个类别的时间序列； 根据多个子矩阵，采用预先训练好的时序预测模型进行时间序列预测，得到未来时间序列；所述时序预测模型包括类内注意力层、类间注意力层及解码器； 其中，所述类内注意力层用于分别对每个子矩阵进行分块，采用自注意力机制学习每个子矩阵内各时序块之间的时间依赖关系，得到第一时序表示； 所述类间注意力层用于对第一时序表示进行分块，采用映射注意力机制捕捉第一时序表示内各时序块之间的原始空间关系，采用增强注意力机制对第一时序表示内的各时序块进行增强，得到第二时序表示； 所述解码器用于将第二时序表示映射为未来时间序列；历史时间序列为历史交通流量监测数据，未来时间序列为未来交通流量监测数据。
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