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龙图腾网获悉中国民航大学申请的专利数据缺失场景下的时间序列预测方法、装置、介质及设备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：CN119988948B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510473533.X，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权数据缺失场景下的时间序列预测方法、装置、介质及设备是由王静;丁佳琪;丁建立;李永华设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据缺失场景下的时间序列预测方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种数据缺失场景下的时间序列预测方法、装置、介质及设备，通过缺失掩码信息表征缺失值的补全程度，通过时序预测模型对目标交通数据引入缺失掩码信息的特征，有效降低了由于数据缺失而导致的模型预测误差，通过多尺度卷积模型学习到不同尺度的特征与时序特征相结合，提高了预测的准确性，通过时空图卷积网络对缺失值重构，建立完整数据下的时空依赖关系，避免了数据不完整情况下错误时空依赖关系的构建，再将缺失重构交通数据应用于时序预测任务中，从而提高数据缺失场景下时间序列预测的准确性。

本发明授权数据缺失场景下的时间序列预测方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种数据缺失场景下的时间序列预测方法，其特征在于，所述时间序列预测方法包括： S101，根据目标交通数据中各个采集数据的缺失情况，确定所述目标交通数据对应的缺失掩码信息，其中，所述目标交通数据包括N个目标交通参数分别在T个采集时间点下的采集数据，每个采集数据包含D个采集维度下分别对应的采集子数据，N、T和D均为大于一的整数； S102，对所述目标交通数据和所述缺失掩码信息分别进行特征提取，得到所述目标交通数据对应的第一融合特征向量和所述缺失掩码信息对应的第二融合特征向量，其中，所述第一融合特征向量用于表征目标交通数据所反映的交通系统的运行状态和变化趋势，所述第二融合特征向量用于表征目标交通数据的缺失情况； S103，将每个目标交通参数作为图节点，将每个目标交通参数对应的T个采集时间点下的采集数据作为对应图节点的信息，构建所述目标交通数据对应的交通图结构，其中，所述交通图结构用于表征不同目标交通参数之间以及在不同时间点上的关系，目标交通参数至少包括路段流量参数、交通密度参数和道路网络参数； S104，根据所述交通图结构，得到所述交通图结构对应的预定义邻接矩阵和参考邻接矩阵，其中，所述预定义邻接矩阵用于表征所述交通图结构中节点之间的固定关系，所述参考邻接矩阵用于表征所述交通图结构中节点之间的相似性和相关性； S105，根据所述第二融合特征向量和所述参考邻接矩阵，确定所述交通图结构对应的相关性矩阵，其中，所述相关性矩阵用于表征不同目标交通参数之间的关联程度； S106，根据所述相关性矩阵、所述第一融合特征向量、所述预定义邻接矩阵和训练好的图卷积网络，得到缺失重构交通数据； S107，将所述缺失重构交通数据输入训练好的时序预测模型中，得到所述目标交通数据对应的预测交通数据。

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