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龙图腾网获悉广州市智慧城市投资运营有限公司申请的专利一种基于时序图网络模型的智慧物联网终端数据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：CN119577360B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411597327.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于时序图网络模型的智慧物联网终端数据预测方法是由柳谦;吴贺扬;张双双;钟方杰;朱明洲设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序图网络模型的智慧物联网终端数据预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时序图网络模型的智慧物联网终端数据预测方法，包括：输入未经批处理的原始物联网终端交互数据信息，将其与不同时段的时间约束进行点积运算，得到带有时间约束的物联网信息时序特征；构建时序图网络模型；将带有时间约束的物联网交互特征批处理后经过图注意力网络捕捉物联网交互网络的空间相关性；门控递归网络捕捉时间相关性；并利用线性函数输出预测值；求预测值与真实值之间的损失函数并与基于空间建筑的空间约束进行点积运算，优化时序图网络模型的参数；将待预测的物联网终端历史数据，输入优化后的时序图网络模型，得到对应的预测结果。该方法能够有效地捕捉数据中的时空关联信息，并利用时间约束和空间约束提高预测效果。

本发明授权一种基于时序图网络模型的智慧物联网终端数据预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时序图网络模型的智慧物联网终端数据预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：输入未经批处理的原始物联网终端交互数据信息，将其与不同时段的时间约束进行点积运算，得到带有时间约束的物联网信息时序特征； 步骤2：构建时序图网络模型，包括：图注意力网络GAT和门控递归网络GRU； 步骤3：将带有时间约束的物联网交互特征批处理后经过图注意力网络GAT捕捉物联网交互网络的空间相关性； 步骤4：将图注意力网络GAT的输出，作为门控递归网络GRU的输入，捕捉时间相关性；并利用一个线性函数输出预测值； 步骤5：求预测值与真实值之间的损失函数并与基于空间建筑的空间约束进行点积运算，优化所述时序图网络模型的参数； 步骤6：将待预测的物联网终端历史数据，输入优化后的时序图网络模型，得到对应的预测结果； 其中，所述步骤1中，还包括：对不同时段的时间约束t进行归一化操作，用T表示如下： T＝α·eminmax_scaler1-t2 其中，T表示归一化后的时间约束，用于模型输入；t表示时间步索引；α表示超参数，用于调整时间约束的影响程度；e表示指数函数ex；minmax_scaler表示最大最小归一化函数，将输入数据归一化到0,1； 故又将T其表示为： 式3中，T表示所有归一化时间约束的集合，包含f个时间步的约束；其中Ti表示在时间步i归一化的时间约束项； 所述步骤4中，图注意力网络GAT与门控递归网络GRU之间通过共享的参数进行信息交互，权重矩阵和偏置向量由所有时间步共享； 所述步骤5中的空间约束需通过最大化最小化归一化处理，表示如下： 其中，minmax_scaler表示最大最小归一化函数，将输入数据归一化到0,1；表示空间约束，包含n个节点的空间特征； 所述步骤5中的损失函数表示如下： 其中，表示用于避免过拟合问题的正则化项，φ表示时序图网络模型中的所有参数，λ表示超参数；p表示预测步数；表示节点j在时间步t+j的真实值；表示节点j在时间步t+j的预测值；Si表示节点i归一化的空间约束项。

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