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龙图腾网获悉江西理工大学申请的专利一种基于多时间尺度的列车晚点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：CN120124794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510193540.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于多时间尺度的列车晚点预测方法是由吴剑青;肖旭凯;王碧;曾博文设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多时间尺度的列车晚点预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多时间尺度的列车晚点预测方法，包括：将列车运行数据进行多源数据融合，获取数据张量的时空嵌入表示；其中，所述时空嵌入表示包括：时间嵌入表示与空间嵌入表示和特征嵌入表示；将所述时空嵌入表示，通过快速傅里叶变换识别时间序列中的周期性，划分多个时间尺度的信息；对所述时空嵌入表示，捕捉时空相关性，生成时空相关特征表示；基于多个时间尺度的信息，对时空相关特征表示进行多时间尺度的分解，并对分解后的信息进行通道注意力的学习，获取聚合后的多时间尺度序列信息；基于聚合后的多时间尺度序列信息，获取晚点预测结果。本发明可以实现列车在多站点、复杂铁路网络条件下的准确的晚点预测。

本发明授权一种基于多时间尺度的列车晚点预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多时间尺度的列车晚点预测方法，其特征在于，包括： 将列车运行数据进行多源数据融合，获取数据张量的时空嵌入表示；其中，所述时空嵌入表示包括：时间嵌入表示与空间嵌入表示和特征嵌入表示； 将所述时空嵌入表示，通过快速傅里叶变换识别时间序列中的周期性，划分多个时间尺度的信息； 对所述时空嵌入表示，捕捉时空相关性，生成时空相关特征表示；包括： 对所述时空嵌入表示进行多头线性注意力处理，获取增强后的特征表示； 对增强后的特征表示进行自适应图卷积处理，获取包含时空相关性的特征表示； 对所述时空嵌入表示进行多头线性注意力处理包括： 对所述时空嵌入表示进行卷积操作，捕获列车运行序列中的局部时间依赖性； 对卷积操作后的特征表示进行线性变换； 对线性变换后的特征表示进行多头线性注意力处理，捕捉列车间的相关性； 利用多层感知机学习注意力处理后的特征表示的非线性关系，获取增强后的特征表示； 对增强后的特征表示进行自适应图卷积处理包括： 基于增强后的特征表示，根据站点的特征个数生成自适应的图矩阵，并使用ReLU激活函数将图矩阵中的负值置为0； 利用SoftMax函数对图矩阵节点间的权重进行归一化，生成自适应邻接矩阵； 将自适应邻接矩阵与增强后的特征表示，用爱因斯坦求和约定进行矩阵乘法处理，获取相乘后的信息； 将相乘后的信息多层图卷积操作，将多个站点的信息进行聚集，获取包含时空相关性的特征表示； 基于所述多个时间尺度的信息，对所述时空相关特征表示进行多时间尺度的分解，并对分解后的信息进行通道注意力的学习，获取聚合后的多时间尺度序列信息； 基于聚合后的多时间尺度序列信息，获取晚点预测结果。

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