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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于图神经网络的机场交通流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：CN115966107B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202210726695.6，技术领域涉及：G08G5/70；该发明授权一种基于图神经网络的机场交通流预测方法是由闫震;杨红雨;武喜萍;白杰;杨颖;唐志坤设计研发完成，并于2022-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的机场交通流预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及交通流预测领域，具体涉及一种基于图神经网络的机场交通流预测方法。首先，获取机场交通流观测数据、机场航空气象数据、航路网络数据、航班时刻数据以及机场对之间航班飞行时长数据；通过机场航路网络数据、航班时刻数据以及机场对之间航班飞行时长数据构建多关系机场网络，根据机场交通流观测数据和航空气象数据构建机场交通流数据集；应用注意力机制将多关系机场网络融合为有向的单关系机场网络；使用双向GCN模型提取多个机场交通网络的空间结构特征；将该模型嵌入到GRU模型，提取机场交通流数据的时空相关性，构建机场交通流预测模型。本发明实现大范围、多机场情景的机场交通流预测，提高机场交通流量预测精度。

本发明授权一种基于图神经网络的机场交通流预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积神经网络的机场交通流预测方法，其特征在于，包括： 步骤S1，获取空中交通要素数据，包括机场航路网络数据、航班时刻数据、机场对之间航班飞行时长数据、航空气象数据以及机场交通流观测数据；通过机场航路网络数据、航班时刻数据以及机场对之间航班飞行时长数据构建多关系机场网络；通过机场交通流观测数据和航空气象数据构建机场交通流数据集； 步骤S2,基于所述多关系机场网络，采用注意力机制构建多关系机场网络融合模块，通过数据驱动方法将多关系机场网络融合为单关系机场网络； 其中，融合采用注意力机制构建多关系图数据融合方法，基于数据驱动方式自动提取机场间空间拓扑信息，所述多关系图数据融合方法公式如下所示： 其中，Ai为机场网络拓扑结构的邻接矩阵，Wi为可学习的注意力系数矩阵，Alearned为最终学习到的机场网络拓扑结构的临接矩阵； 步骤S3，利用双向GCN捕获所述单关系机场网络的空间结构特征，使用双向GCN替换GRU中线性计算函数形成时空建模单元；根据输入交通流长度，自适应展开该时空建模单元提取所述机场交通流数据集的时空特征，构建机场交通流预测模型，利用损失函数优化所述交通流预测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川大学，其通讯地址为：610065 四川省成都市一环路南一段24号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。