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龙图腾网获悉湖北楚天高速数字科技有限公司申请的专利基于时空注意力的数据补全方法、系统、电子设备及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：CN119807631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202411858075.3，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权基于时空注意力的数据补全方法、系统、电子设备及介质是由阮一恒;朱苏文;邓贤君;刘生昊;王婧;朱晨露;孙明彦设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空注意力的数据补全方法、系统、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空注意力的数据补全方法、系统、电子设备及介质，方法包括使用自注意力构建多头自注意力网络，提取交通数据中的潜在空间特征，使用图注意力层和前馈神经网络构建图注意力前馈网络，提取交通数据中的真实空间特征，通过将两种特征融合，实现了对空间特征的全面提取；使用时间注意力模块提取时间相关性，通过依次提取交通数据的空间特征和时间特征并将两种特征融合，实现了对时空特征的全面提取。本发明构建了基于时空注意力的交通数据补全框架，采用补全优化串行模式分布执行补全操作，使用迭代策略优化补全结果，能够适用于多种数据缺失场景下的数据补全任务。

本发明授权基于时空注意力的数据补全方法、系统、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于时空注意力的数据补全方法，其特征在于，包括： 对输入的不完整的交通数据按照时间维度进行划分，划分后的数据包括多个时间片段的交通数据； 基于当前传感器采集到的数据对所述交通数据中的缺失值进行填充； 以填充后的交通数据的第一时间片段数据作为输入，以用于数据补全模型的训练； S1：基于构建的多头自注意力网络提取输入数据的潜在空间特征，所述潜在空间特征用于表征每个时间片段内传感器所采集的交通数据之间的相关性； S2：将真实空间内的传感器拓扑结构转换成的邻接矩阵，并基于构建的图注意力前馈网络提取所述邻接矩阵的真实空间特征，所述真实空间特征用于表征真实空间内传感器之间的相关性； S3：将所述潜在空间特征与所述真实空间特征进行特征拼接，得到第一时间片段的完整空间特征； S4：基于构建的时间注意力模块提取输入数据的时间相关性；所述时间注意力模块的输入为第一时间片段的所述完整空间特征和第二时间片段内的交通数据，输出为第一时间片段的完整时空特征； S5：将所述第一时间片段的所述完整时空特征输入到所述多头自注意力网络中提取潜在空间特征，得到数据补全结果； S6：重新执行步骤S1-S5，得到优化后的数据补全结果； 重复执行步骤S1-S6，直到满足预置迭代停止条件时，输出最终的数据补全结果。

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