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龙图腾网获悉大连大学申请的专利一种基于循环图算子神经网络的空间时间序列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：CN116610919B 。

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：202310630846.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于循环图算子神经网络的空间时间序列预测方法是由丁元明;彭勃;夏清雨;康伟;李星达设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于循环图算子神经网络的空间时间序列预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于循环图算子神经网络的空间时间序列预测方法，包括：对交通路网进行建模得到图结构模型，将所述交通路网中的传感器抽象为图结构模型中的节点；对传感器采集的数据进行规范化处理；构建多种图算子网络，作为数据的特征捕捉器，其分别使用不同方式聚合图结构模型中各个节点的信息；构建GGRU单元，分别将多种图算子网络嵌入到神经网络的GRU单元中；通过整合器聚合不同图算子网络所捕获的特征信息；利用多个整合器，构建一种编码器‑解码器架构，实现对空间多元时间序列的预测。本方法具备多角度理解信息的能力，有效提高对空间多元时序数据的理解，进而提高预测的精度。

本发明授权一种基于循环图算子神经网络的空间时间序列预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于循环图算子神经网络的空间时间序列预测方法，其特征在于，包括： 对交通路网进行建模得到图结构模型，将所述交通路网中的传感器抽象为图结构模型中的节点； 对传感器采集的数据进行规范化处理； 构建多种图算子网络，作为数据的特征捕捉器，其分别使用不同方式聚合图结构模型中各个节点的信息； 构建GGRU单元，分别将多种图算子网络嵌入到神经网络的GRU单元中； 通过整合器聚合不同图算子网络所捕获的特征信息； 利用多个整合器，构建一种sequence-to-sequence的编码器-解码器架构，实现对空间多元时间序列的预测； 构建多种图算子网络，作为数据的特征捕捉器，具体为： 构建图扩散卷积算子DCOperator，其为基于静态图的图算子网络； 构建图门控注意力算子GAOperator，其为基于动态图的图算子网络； 构建图扩散卷积算子DCOperator具体方式为： 图扩散卷积算子采用随机游走策略： 其中，X表示模型的输入，H表示模型的输出；其扩散过程使用有限的S步截断；DO，DI表示图中的出度矩阵和入度矩阵，表示前向状态转移矩阵和反向状态转移矩阵；α，β∈[0，1]分别表示随机游走的重启概率；表示模型参数，并且ΘO[q，p，s]＝α1-αs，ΘI[q，p，k]＝β1-βs； 使用基于距离的高斯核得到临界矩阵W： 这里distvi，vj表示传感器vi和vj之间的距离；σ是距离集合的标准差； 构建图门控注意力算子GAOperator具体方式为： 在图门控注意力算子中使用K头注意力机制，则对于每一个节点i都有一个K维的门控向量gi： 其中，表示节点i的所有邻居节点集合；xi＝Xi，:表示节点i的特征向量；节点i的所有邻接节点的参考向量，并且 Max表示按元素取最大值；表示最终结果映射为K维，并缩放到[0，1]之间； 动态获取节点间的注意力权重矩阵： 其中，表示参数为θxa的线性变换；表示参数为θza的线性变换； 得到节点i的输出向量yi: 其中，K表示注意力的头数，k表示当前执行的是第k个注意力头；表示参数为θ0的线性变换；表示参数为的线性变换。

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