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龍圖騰網獲悉北京交通大學申請的專利一種基于自監督學習算法的交通數據插補方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115618180B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211142625.2，技術領域涉及：G06F17/16；該發明授權一種基于自監督學習算法的交通數據插補方法是由郭晟楠;劉樂;彭文闖;王晨宇;萬懷宇;林友芳設計研發完成，并于2022-09-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于自監督學習算法的交通數據插補方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于自監督學習算法的交通數據插補方法，屬于智能交通領域。所述方法包括：獲取原始缺失交通數據，構造擁有真實標簽信息的缺失節點，得到偽缺失交通數據；構造缺失掩碼矩陣和缺失間隔矩陣；用滑動窗口分別處理原始缺失交通數據、偽缺失交通數據、缺失掩碼矩陣和缺失間隔矩陣，構建樣本并劃分為訓練集和驗證集；構建包括樣本預處理模塊、插補編碼模塊和線性變換模塊的數據插補模型，插補編碼模塊從預處理后的偽缺失交通數據和缺失間隔矩陣中學習時空模式得到插補數據，線性變換模塊利用時空模式進行數據插補；采集待插補數據，構造缺失掩碼矩陣和缺失間隔矩陣，使用訓練好的數據插補模型補全缺失的交通數據，得到期望交通數據。

本發明授權一種基于自監督學習算法的交通數據插補方法在權利要求書中公布了：1.一種基于自監督學習算法的交通數據插補方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟： 步驟S1，獲取原始缺失交通數據，并通過按照預定比例隨機刪除可觀察值的方式人為構造擁有真實標簽信息的缺失節點，作為人為構造的缺失節點，得到偽缺失交通數據； 步驟S2，基于人為構造的缺失節點和原始缺失節點，構造能指示交通數據缺失與否的缺失掩碼矩陣，并利用缺失掩碼矩陣構造缺失間隔矩陣； 步驟S3，設置滑動窗口，預設窗口時間長度及滑動步長；用滑動窗口分別處理原始缺失交通數據、偽缺失交通數據、缺失掩碼矩陣和缺失間隔矩陣；對于偽缺失交通數據、缺失掩碼矩陣和缺失間隔矩陣，每個滑動窗口對應一個樣本的輸入，每個滑動窗口下人為構造的缺失節點對應原始缺失交通數據中的真實標簽數據作為樣本的監督信息；再按預定比例將構建的所有樣本劃分為訓練集和驗證集； 步驟S4，構建數據插補模型，所述模型包括：樣本預處理模塊、插補編碼模塊和線性變換模塊；所述樣本預處理模塊用于以衰減感知的方式基于缺失掩碼矩陣和缺失間隔矩陣初步對每個樣本輸入的偽缺失交通數據進行填補，得到填補后樣本；所述插補編碼模塊包括一個嵌入層、一個衰減感知自適應時空圖卷積層和L-1個自適應時空圖卷積層，用于從填補后樣本和缺失間隔矩陣中學習交通數據的時空模式得到插補數據；所述線性變換模塊用于利用插補數據對與樣本對應的原始缺失交通數據進行數據插補，得到期望交通數據； 步驟S5，將所述訓練集和驗證集輸入所述數據插補模型進行模型訓練，得到最優的模型參數，保存訓練好的數據插補模型； 步驟S6，采集待插補交通數據，按滑動窗口長度將待插補數據劃分為若干待插補交通數據樣本，并構造每個待插補交通數據樣本的缺失掩碼矩陣和缺失間隔矩陣； 步驟S7，將所述待插補交通數據樣本及對應的缺失掩碼矩陣和缺失間隔矩陣輸入訓練好的數據插補模型，得到插補后的期望交通數據。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京交通大學，其通訊地址為：100044 北京市海淀區上園村3號北京交通大學計算機科學與信息技術學院；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。