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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于时空频率自适应嵌入和多尺度趋势感知注意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：CN119380541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411502044.4，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于时空频率自适应嵌入和多尺度趋势感知注意的交通流量预测方法是由苏生;田静;王雁东设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空频率自适应嵌入和多尺度趋势感知注意的交通流量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于时空频率自适应嵌入层和多尺度趋势感知注意的交通流量预测方法，涉及交通领域，所解决的问题是针对现有交通流量预测模型的局限性，提升交通预测的准确性和实时性，从而更有效地支持城市交通管理和决策。关于这个问题，本发明提出了一种以时空频率自适应嵌入层和多尺度趋势感知注意为基础的方法，涵盖以下方面：设计了时空频率自适应嵌入层，结合了时空自适应嵌入和频率增强，以获取到数据的有效表示。设计了一个多尺度趋势感知注意力机制，用于解决现有注意力机制的一些缺陷，进一步提升模型的适应能力。

本发明授权基于时空频率自适应嵌入和多尺度趋势感知注意的交通流量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空频率自适应嵌入和多尺度趋势感知注意的交通流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取输入数据，具体为经过预处理后的交通流量数据； 步骤2：输入交通流量数据至时空频率自适应嵌入层，获得特征嵌入权重；其中，所述时空频率自适应嵌入层包括串行的时空自适应嵌入层和频率增强层，具体如下： 步骤2.1：首先经过时空自适应嵌入层获取时空特征表示；具体的，对交通流量数据应用全连接层获得特征嵌入，利用时间信息获取周期性嵌入，定义可训练的作为自适应嵌入，最终将三个嵌入拼接，得到时空特征表示； 步骤2.2：然后经过频率增强层增强嵌入；利用离散余弦变换增强时空特征表示中的频率信息，得到最终的特征嵌入权重； 步骤3：步骤2的输出经过Transformer层，具体的，Transformer层包括并行的基于时间维度的多尺度趋势感知注意力层和基于空间维度的注意力机制层；特征嵌入权重分别沿空间维度和时间维度同时进行，最后聚合两个维度的输出结果；具体如下： 步骤3.1：基于时间维度经过多尺度趋势感知注意力层获取输出；具体的，将注意力机制中的全连接操作替换为卷积操作，获取局部信息，并采用多个卷积头同时提取； 步骤3.2：基于空间维度，使用现有技术中的Transformer层来捕捉空间上的关系； 步骤3.3：将3.1与3.2的输出结果聚合，作为步骤4的输入； 步骤4：经过回归层得到最终输出。

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