发明专利已授权

一种基于自适应图学习与神经受控微分方程的时空数据预测方法

Name: 一种基于自适应图学习与神经受控微分方程的时空数据预测方法
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 2024106072882
Availability: InStock

📄 申请号：CN202410607288.2 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2024-05-16

公开号

CN118194139B

公开日

2024-09-13

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_241

IPC 分类号

G06F18_241 , G06F18_214 , G06N3_042 , G06N3_084 , G06F17_13 , G01W1_10 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

交通流量预测, 智慧城市, 气象预测, 城市管理, 时间序列预测

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摘要

本发明公开了一种自适应图学习与神经受控微分方程的时空数据预测方法，包括获取离散的多元气象时空数据，根据多元气象时空数据构建图结构；使用插值法将离散的多元气象时空数据转换为连续数据路径；利用图结构和连续数据路径构建神经受控微分方程，并更新神经受控微分方程权重参数；求解更新后的神经受控微分方程并输出预测结果；联合神经微分方程与图学习机制，将深度神经网络的黑盒时空预测方法转化为对常微分动力系统的建模问题，预测值即为对该动力系统的数值求解问题，更具可解释性；有效发挥了神经受控微分方程处理不规则观察数据的能力，提高训练效率，同时又能捕获动态系统中的时空相关性，能够用于不规则多元气象数据预测。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN118194139B

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20240913

✅ 授权

20240702

?? 实质审查的生效：

20240614

📄 公开

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