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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种时空网络数据预测方法及装置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：CN115982437B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310036635.6，技术领域涉及：G06F16/909；该发明授权一种时空网络数据预测方法及装置是由李际超;雷天扬;杨克巍;姜江;陈刚;姜九瑶设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种时空网络数据预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种时空网络数据预测方法及装置，该方法包括：获得时空网络数据，其包含多个节点，每个所述节点的特征向量为固定长度的时间序列；对所述时空网络数据中每个节点的特征向量进行滤波处理，以形成低频组份、中频组份及高频组份；计算每个所述特征向量中各频率组份分别与所述特征向量之间的余弦相似度；构建具有多通道的目标模型；将每个所述特征向量中的各频率组份分别输入至所述目标模型的不同通道中，并将所述余弦相似度当做注意力值输入至所述目标模型中，以确定出每个所述通道的权值；基于被赋予权值的所述目标模型对所述时空网络数据进行预测，得到预测结果。本发明的时空网络数据预测方法能够快速且准确地对时空网络数据进行预测。

本发明授权一种时空网络数据预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种时空网络数据预测方法，其特征在于，包括： 获得时空网络数据，其包含多个节点，每个所述节点的特征向量为固定长度的时间序列，所述时空网络数据涉及的时空网络包括交通网络、通信网络、供水网络； 对所述时空网络数据中每个节点的特征向量进行滤波处理，以形成低频组份、中频组份及高频组份； 计算每个所述特征向量中各频率组份分别与所述特征向量之间的余弦相似度； 构建具有多通道的目标模型； 将每个所述特征向量中的各频率组份分别输入至所述目标模型的不同通道中，并将所述余弦相似度当做注意力值输入至所述目标模型中，以确定出每个所述通道的权值； 基于被赋予权值的所述目标模型对所述时空网络数据进行预测，得到预测结果； 所述对所述时空网络数据中每个节点的特征向量进行滤波处理，包括： 基于低通滤波器及带通滤波器分别对所述时空网络数据中每个节点的特征向量进行滤波处理，得到低频组分、中频组分； 基于所述低频组分、中频组分及每个节点的特征向量计算确定高频组分； 所述构建具有多通道的目标模型，包括： 构建至少具有三个通道的目标模型，至少三个所述通道分别用于输入低频组分、中频组分及高频组分，并捕获各对应频率组分的特征数据； 所述目标模型包括时空卷积模块、注意力机制层及输出层； 其中，所述时空卷积模块包括用于提取时序特征的时序列模型和用于提取空间特征数据的图神经网络模型； 每个所述通道中的数据经所时空卷积模块处理后形成对应的隐状态数据，并由对应的所述通道输出至所述注意力机制层； 还包括： 基于所述注意力机制层结合获得的各所述余弦相似度确定各所述通道的权重； 基于各所述通道的权重对每个所述通道输出的隐状态数据进行加权求和，得到聚合后的对应每个所述特征向量的隐状态数据。

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