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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于时空注意机制图卷积网络的车辆油耗预测方法及系统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：CN114781698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202210334045.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于时空注意机制图卷积网络的车辆油耗预测方法及系统是由彭朝晖;王芳珺;厉浩;谭雅姝;薛亮;王艺霖设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空注意机制图卷积网络的车辆油耗预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空注意机制图卷积网络的车辆油耗预测方法及系统，包括：动态学习各输入因素之间的相关关系，构建各输入因素与油耗之间的关联图结构；采用邻居注意的图卷积网络进行油耗时空特征学习，以捕获各输入因素之间的空间依赖性；邻居注意的图卷积网络的输出依次经过门控循环单元GRU和Transformer层，实现对历史车辆行驶状态数据在时间维度上的局部依赖和全局依赖的捕获；基于Transformer层的输出，以及训练好的多层前馈神经网络模型，得到未来设定时段的油耗预测结果。本发明根据司机行驶状态数据对下一个时间段的油耗进行预测，使司机可根据该预测值及时地修正其驾驶行为，进而达到全行驶过程省油的目的。

本发明授权基于时空注意机制图卷积网络的车辆油耗预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时空注意机制图卷积网络的车辆油耗预测方法，其特征在于，包括： 获取车辆行驶状态数据，确定输入因素，动态学习各输入因素之间的相关关系，构建各输入因素与油耗之间的关联图结构，具体包括：为每种输入因素学习其嵌入向量表示，即,在图结构学习时使用嵌入向量来确定哪些因素之间是相互关联的；基于嵌入向量之间的相似度确定各因素之间的相关性；基于所述相关性构建油耗与其他因素之间的关联图结构，为每个因素均引入一个嵌入向量来表示；通过计算i的嵌入向量与其候选向量j的嵌入向量之间的相似度来表示i因素与其他因素之间的依赖关系： 选择个归一化点积，k的值可以由稀疏级别来自行定义;得到最终的邻接矩阵A，即油耗与其他因素之间的关联图结构; ; 基于所述关联图结构和过去个时间段的车辆行驶状态时间序列数据，采用基于邻居注意的图卷积网络进行时空特征学习，以捕获各输入因素与油耗之间的空间依赖性；所述基于邻居注意的图卷积网络的输出依次经过门控循环单元GRU和Transformer层，实现对历史车辆行驶状态数据在时间维度上的局部依赖和全局依赖的捕获；基于所述Transformer层的输出，以及训练好的多层前馈神经网络模型，得到未来设定时段的油耗预测结果； 所述输入因素至少包括：车辆速度、发动机转速、扭矩、水温、冷却液温度、加速度、油箱液位和油耗； 所述基于邻居注意的图卷积网络包括一阶邻居注意图卷积网络和二阶邻居注意图卷积网络，分别用于捕获输入因素与油耗之间一阶邻居的直接影响和二阶邻居的间接影响；在一阶邻居注意图卷积网络中，针对关联图结构中对油耗有直接影响的的一阶邻居，通过原始输入数据来修正从关联图结构中得到的各因素之间的注意权值，将节点间的信息与其一阶邻居信息进行融合，进一步捕捉各输入因素之间的直接影响关系；为了更好地表示节点，将从关联图结构中获得的各因素嵌入向量整合到注意机制中。

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