北京市大数据中心等申请一种基于空间元图卷积循环神经网络的时空数据预测方法专利，提高模型的准确性

本文源自:金融界

金融界2025年5月20日消息，国家知识产权局信息显示，北京市大数据中心、中国电信股份有限公司北京分公司、北京邮电大学申请一项名为“一种基于空间元图卷积循环神经网络的时空数据预测方法”的专利，公开号CN120011830A，申请日期为2025年04月。

专利摘要显示，本发明涉及一种基于空间元图卷积循环神经网络的时空数据预测方法，属于时空数据预测技术领域。其包括以下步骤：动态元图构建：建立元节点库，参数随机初始化后生成图图；空间空间相似性计算：数据集节点对应道路传感器，根据节点的地理经坐标生成相似度矩阵；卷积特征特征增强：用卷积模块提取矩阵深度空间特征；自适应特征融合：引入可训练参数，对增强矩阵与元图求和求和得到支持矩阵；联合联合预测：通过GCRU组成的编码器‑解码器建模，编码器输入节点过去数据，解码器输出未来预测预测结果。本发明通过将空间空间信息和卷积层引入时空建模单元，增强模型对空间异质性和复杂关系的能力能力，结合融合机制机制，提高模型的准确性准确性。