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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利景点流量预测方法、装置、设备、介质及程序产品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：CN120633956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511130408.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权景点流量预测方法、装置、设备、介质及程序产品是由陈荣元;滕飞;何磊;何天祥;杨胜杰;黄少年;陈浪设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本景点流量预测方法、装置、设备、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种景点流量预测方法、装置、设备、介质及程序产品，该方法应用于景点游客流量预测，该方法包括：基于预处理后的目标景点的流量时间序列对鲸鱼优化算法进行求解，获取算法结果参数，基于算法结果参数构建第一预测模型，并对时间序列进行多尺度分解，通过第一预测模型分别从低频和高频两个分支进行预测，将高频预测特征和低频预测特征输入至第二预测模型进行预测；本发明通过小波分解将流量时间序列分解为多个频段，通过第一预测模型分频预测提升流量预测的精度和效率，实现对景点流量的长期趋势和短期波动的准确分析，通过第二预测模型进行多尺度融合和预测，进一步提取上下文特征，有效地优化预测结果，实现对景点流量的准确预测。

本发明授权景点流量预测方法、装置、设备、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种景点流量预测方法，其特征在于，所述方法应用于景点游客流量预测，所述景点流量预测方法包括： 从目标景点的历史游客流量数据中获取流量时间序列，并对所述流量时间序列进行预处理，生成数据集，所述历史游客流量数据包括多个时间节点的游客数量信息； 初始化鲸鱼优化算法，并基于所述数据集对初始化后的鲸鱼优化算法进行求解，获取算法结果参数，所述算法结果参数包括小波分解层数、正则化参数和预测模型超参数； 基于所述预测模型超参数和所述正则化参数构建第一预测模型，所述第一预测模型为Informer模型； 根据所述小波分解层数对所述数据集进行多级小波分解，获得目标高频信息和目标低频信息，所述目标高频信息包括多个高频子序列，所述目标低频信息包括多个低频子序列； 将所述目标高频信息和所述目标低频信息分别输入至所述第一预测模型进行预测，获得高频预测特征和低频预测特征； 将所述高频预测特征和所述低频预测特征输入至第二预测模型进行预测，获得所述目标景点的流量预测结果，所述流量预测结果包括预测时间步长内的游客数量，所述第二预测模型基于BiLSTM模块构建，所述第二预测模型用于对所述高频预测特征和所述低频预测特征进行多尺度特征融合，并基于多尺度特征融合结果进行流量预测； 所述根据所述小波分解层数对所述数据集进行多级小波分解，获得目标高频信息和目标低频信息，包括： 根据所述小波分解层数对所述数据集进行小波分解，提取原始低频信息和原始高频信息； 从原始高频信息中抽取高频特征抽取比例的高频补充特征，并将所述高频补充特征与所述原始低频信息进行拼接，生成目标低频信息： 其中，表示目标低频信息，表示原始低频信息，表示原始高频信息，表示高频特征抽取比例； 从原始低频信息中抽取低频特征抽取比例的低频补充特征，并将所述低频补充特征与所述原始高频信息进行拼接，生成目标高频信息： 其中，表示目标高频信息，表示低频特征抽取比例。

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