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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于长短期Transformer模型的交通流量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：CN115545152B 。

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：202211076654.3，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权基于长短期Transformer模型的交通流量预测方法是由马千里;朱思颖设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于长短期Transformer模型的交通流量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于长短期Transformer模型的交通流量预测方法，用于交通路网中预测未来的交通情况。步骤如下：获取交通流量序列并对交通流量序列进行位置编码、时间编码，获取多角度特征表示；将交通流量序列的多角度特征表示输入长短期Transformer模型，所述长短期Transformer模型包括顺序连接的长短期注意力层、前馈网络层、残差连接层、归一化层、全连接层，得到输出的预测结果；根据预测结果和数据真实结果，以最小化损失函数为目标迭代训练，更新参数；用经过训练的长短期Transformer模型在测试集上得到交通流量预测结果。

本发明授权基于长短期Transformer模型的交通流量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于长短期Transformer模型的交通流量预测方法，其特征在于，所述交通流量预测方法包括以下步骤： S1、获取交通流量数据，进行标准化预处理； S2、对交通流量数据进行位置编码和时间编码，提取多角度特征表示； S3、将多角度特征表示输入长短期Transformer模型，所述长短期Transformer模型包括顺序连接的长短期注意力层、前馈网络层、残差连接层、归一化层、全连接层，得到输出的预测结果；过程如下：S3.1、多角度特征输入长短期注意力层，长短期注意力层包括并行的长期注意力机制和短期注意力机制，使用长期注意力机制捕获交通流量数据的全局长期特征Mlong，同时，使用短期注意力机制提取交通流量数据的局部短期特征Mshort； 其中使用长期注意力机制捕获交通流量数据的全局长期特征Mlong，过程如下： 首先将交通流量数据X的多角度特征表示Xemb映射为Q、K、V，如下： Q＝WqXemb,K＝WkXemb,V＝WvXemb 其中分别代表注意力机制中的查询、键和值， 为实现映射的可学习的第一、第二、第三权重矩阵，dq,dk,dv分别为Wq,Wk,Wv的维度，dmodel为编码空间的维度； 利用点积计算两两时间步之间的关联，计算公式如下： e是注意力分数矩阵； 然后利用归一化指数函数应用于注意力分数矩阵e的每个元素，以获得归一化后的注意力分数，作为注意力权重，计算如下： 其中αij代表时间步i和时间步j之间的注意力权重，Along为注意力权重矩阵，eij代表时间步i和时间步j之间的注意力分数； 利用注意力权重矩阵Along对V进行加权，得到全局长期特征Mlong，公式如下： S4、根据输出的预测结果和数据真实结果，以最小化损失函数为目标，进行迭代训练，更新参数； S5、利用经过训练的长短期Transformer模型在测试集上得到交通流量预测结果。

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