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龙图腾网获悉中国民航大学申请的专利基于时空多模态融合的航班延误预测方法、设备和介质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：CN120849871B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511351832.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于时空多模态融合的航班延误预测方法、设备和介质是由丁建立;宋培耀设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空多模态融合的航班延误预测方法、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机技术应用领域，提供了一种基于时空多模态融合的航班延误预测方法、设备和介质，方法包括：首先获取多机场在预设时间窗口内的航班延误关联数据及机场基础信息，进而生成节点嵌入矩阵，并基于航线物理连接、历史协同延误率及时空关系构建三种空间依赖矩阵。通过时间特征提取模块对预处理后的航班数据进行时间特征挖掘，同时利用逐层图学习模块融合节点嵌入与多源空间依赖矩阵，实现空间特征的分层学习。最终通过多模态特征融合模块整合时间与空间特征，输入延误预测模块得到航班延误时间预测结果。该方法通过多模态时空特征的联合建模，能够有效捕捉机场网络中航班延误的时空传播规律，提高航班延误预测准确度。

本发明授权基于时空多模态融合的航班延误预测方法、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于时空多模态融合的航班延误预测方法，其特征在于，所述方法基于训练好的逐层图卷积的时空预测模型实现，基于逐层图卷积的时空预测模型包括时间特征提取模块、逐层图学习模块、多模态特征融合模块和延误预测模块，所述方法包括如下步骤： S100，获取预测数据集和机场基础信息；所述预测数据集包括多个机场在未来w个时间窗口内的航班延误关联数据； S200，基于所述机场基础信息，获取机场关联网络，以及获取基于物理航线、历史协同延误率和空间关系的三种空间依赖矩阵，分别记为物理连接矩阵、时序关联矩阵和空间交互矩阵； S300，对所述预测数据集进行预处理，得到预处理数据集，并输入至时间特征提取模块中，以提取时间特征，并发送给所述多模态特征融合模块； S400，将机场关联网络的节点嵌入矩阵、物理连接矩阵、时序关联矩阵和空间交互矩阵输入至所述逐层图学习模块中，以通过逐层的图特征学习，获取空间特征，并发送给所述多模态特征融合模块； S500，利用所述多模态特征融合模块对所述时间特征和所述空间特征进行特征融合，以得到多模态融合特征，并发送给延误预测模块，以获取预测数据集对应的预测目标，所述预测目标为航班延误时间。

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