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龍圖騰網恭喜武漢大學申請的專利一種基于BI-Transformer模型的地理時序數據缺失值插補方法及系統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：CN119645987B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18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：202510180999.0，技術領域涉及：G06F16/215；該發明授權一種基于BI-Transformer模型的地理時序數據缺失值插補方法及系統是由馮璐瑋;田豐設計研發完成，并于2025-02-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于BI-Transformer模型的地理時序數據缺失值插補方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于BI?Transformer模型的地理時序數據缺失值插補方法及系統，包括對原始有缺失值的連續地理時序數據進行切分，構造有缺失值的地理時序數據樣本集，并劃分為訓練集、驗證集和測試集；構建BI?Transformer模型，分別利用訓練集、驗證集和測試集對BI?Transformer進行模型訓練、超參數調整和泛化能力評估，并根據設定的評價指標選擇最優的插補樣本長度；基于訓練好的BI?Transformer模型和選擇的最優的插補樣本長度對原始有缺失值的連續地理時序數據進行插補，得到完整的地理時序數據。本發明不依賴其他變量，充分利用地理時序數據的時間關聯特性，有效實現了在不同序列長度、缺失模式、缺失比例下地理時序數據插補精度的提升。

本發明授權一種基于BI-Transformer模型的地理時序數據缺失值插補方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于BI-Transformer模型的地理時序數據缺失值插補方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1，對原始有缺失值的連續地理時序數據進行切分，提取無缺失值的地理子時序數據，構造無缺失值的地理時序數據樣本集；對原始有缺失值的連續地理時序數據進行切分，切除缺失數據，得到多段無缺失值的地理子時序數據，分別按照設定的序列長度對各段無缺失值的地理子時序數據等分，n為設定的序列長度的種數，的取值根據實際需要設置，舍去不足設定序列長度的地理數據，構成無缺失值的地理時序數據樣本集；步驟2，將步驟1構造的無缺失值的地理時序數據樣本集構建成有缺失值的地理時序數據樣本集；步驟3，將步驟2構建的有缺失值的地理時序數據樣本集劃分為訓練集、驗證集和測試集；步驟4，構建BI-Transformer模型，用于對有缺失值的地理時序數據中的缺失值進行插補；BI-Transformer模型由兩個Transformer模型和一個全連接網絡構成；把步驟1構造的無缺失值的地理時序數據樣本集中的樣本數據作為樣本的真實觀測值，其中為對應的觀測時間，T表示樣本長度；假設采用步驟2設計的缺失策略得到的有缺失值的地理時序數據樣本，引入掩膜向量標記缺失情況，當為缺失值時，取0，否則取1，得到用于訓練的正向輸入樣本，求的倒置得到，將為BI-Transformer模型訓練的逆向輸入樣本，分別將、輸入Transformer模型處理得到對應的正向輸出結果和逆向輸出結果，Transformer模型對于原始地理時序數據無缺失值的位置保留原始真實觀測值，只對有缺失值的位置使用預測值，對進行倒置得到，將和進行拼接得到，將輸入全連接網絡進行特征提取得到，將中原始地理時序數據無缺失值的位置替換為原始真實觀測值，得到最終的預測結果；步驟5，分別利用訓練集、驗證集和測試集對BI-Transformer進行模型訓練、超參數調整和泛化能力評估，并根據設定的評價指標選擇最優的插補樣本長度；步驟6，基于步驟5訓練好的BI-Transformer模型和選擇的最優的插補樣本長度對原始有缺失值的連續地理時序數據進行插補，得到完整的地理時序數據。

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武漢大學，其通訊地址為：430072 湖北省武漢市武昌區八一路299號；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”。