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龙图腾网获悉海南大学申请的专利基于李群流形与时序知识图谱的交通事故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：CN119204664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411227687.2，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于李群流形与时序知识图谱的交通事故预测方法及系统是由冯思玲;徐鹏;黄梦醒;王冠军;刘慧舟;徐博设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于李群流形与时序知识图谱的交通事故预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于李群流形与时序知识图谱的交通事故预测方法及系统。所述方法包括：采集历史交通事故数据进行数据清洗操作；使用李群流形映射方法进行特征提取和排序得到特征集合；建立时序知识图谱，通过时序图注意力机制TemporalGraphAttention，TGAT进行深层学习并进行优化，得到知识图谱预测模型，预测预测目标实体与各个实体之间的依赖关系，并基于依赖关系对交通事故发生的风险进行预测，得到预测结果。采用TGAT可以突显交通事故相关指标之间潜在的时间依赖性和多元信息，利用序列化学习有效地挖掘其依赖关系，弥补了传统链路预测模型准确度较低的局限性，提高了李群流形分析、TGAT处理和时序知识图谱相结合的链路预测的准确性。

本发明授权基于李群流形与时序知识图谱的交通事故预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于李群流形与时序知识图谱的交通事故预测方法，其特征在于，所述方法包括： 采集历史交通事故数据，并对所述历史交通事故数据进行数据清洗操作，得到清洗后的历史交通事故数据； 使用李群流形映射方法对所述清洗后的历史交通事故数据进行特征提取和排序，确定变量之间的非线性相关性，得到特征集合，包括：对所述清洗后的历史交通事故数据中的四阶张量进行分解，得到各个因子张量；将各个所述因子张量映射到李群空间，得到旋转矩阵；使用对数映射将所述旋转矩阵转换为斜对称矩阵，得到映射后的因子张量；基于所述映射后的因子张量对各个因子张量进行优化； 根据所述特征集合建立时序知识图谱，并基于所述时序知识图谱构建初步预测模型，包括：通过图卷积网络的关系数据RGCN模型将映射到李群流上所述特征集合中的实体、关系映射到图结构中；基于所述图结构，使用图卷积操作学习各个实体之间的关系；根据各个所述实体、学习到的实体之间的关系，实现对所述时序知识图谱中实体和关系的向量化，构建初步预测模型；所述初步预测模型通过TGAT进行深层学习并进行优化，得到知识图谱预测模型； 确定预测目标的时序信息并输入至所述知识图谱预测模型中，预测所述预测目标实体与各个实体之间的依赖关系，并基于所述依赖关系对交通事故发生的风险进行预测，得到预测结果。

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