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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于动态图的机场群跑道运行模式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：CN117935627B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202410050535.3，技术领域涉及：G08G5/22；该发明授权一种基于动态图的机场群跑道运行模式预测方法是由杨杨;蔡开泉;邓祺翰;张明华设计研发完成，并于2024-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态图的机场群跑道运行模式预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于动态图的机场群跑道运行模式预测方法，属于空管运行管理技术领域，本发明构建了机场群跑道运行模式预测动态图模型，基于所述跑道运行模式预测动态图模型获取多跑道运行模式的预测，适应于机场群运行场景，针对所有运行时段的多跑道运行模式进行连续预测，不仅支持空中交通管制员进行精确的跑道调度，还可以为机场群的整体策略提供有力的数据支持。

本发明授权一种基于动态图的机场群跑道运行模式预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态图的机场群跑道运行模式预测方法，其特征在于，包括： 步骤1、基于机场群的历史数据，获取机场群中多个跑道运行模式及其对应的影响因素，构建多个跑道运行模式的节点特征矩阵； 步骤2、将两个跑道运行模式之间进行模式转变作为边，获取所述模式转变对应的影响因素；基于所述模式转变对应的影响因素得到边特征；构建多个跑道运行模式对应的边特征集合； 步骤3、基于所述节点特征矩阵和所述边特征集合得到特征集合； 搭建动态图模型，将所述特征集合和事件驱动时间模型嵌入所述动态图模型得到时序动态图模型； 使用时序动态图模型获得当前时刻多个跑道运行模式的时序消息记忆，具体包括： 基于时序动态图模型；判断当前时刻t跑道运行模式是否为独立节点； 若当前时刻t该跑道运行模式是独立节点，基于特征集合中所述节点特征矩阵获得当前时刻t跑道运行模式节点特征； 基于所述时序动态图模型得到当前时刻t独立节点初始聚合消息； 获得跑道运行模式在当前时刻t之前的多个事件，基于所述当前时刻t之前多个事件将当前时刻t独立节点初始聚合消息进行批量聚合以及多次消息传播，生成当前时刻t独立节点跑道运行模式的时序消息记忆； 若跑道运行模式不是独立节点；获取所述当前时刻t跑道运行模式的相邻的跑道运行模式；基于特征集合中所述节点特征矩阵和所述边特征集合分别生成两个相邻跑道运行模式节点特征以及边特征； 基于所述时序动态图模型得到当前时刻t多节点初始聚合消息；获得跑道运行模式在当前时刻t之前的多个事件，基于所述当前时刻t之前多个事件将当前时刻t多节点初始聚合消息进行批量聚合以及多次消息传播，生成当前时刻t非独立节点跑道运行模式的时序消息记忆； 遍历多个跑道运行模式，获得当前时刻多个跑道运行模式的时序消息记忆； 当前时刻t非独立节点跑道运行模式i的时序消息记忆Zit表达式为： 其中，Zit为当前时刻t非独立节点跑道运行模式i的时序消息记忆，t=1,2,3…T，T表示总时刻数；emb•为嵌入函数；embi，t为当前时刻t通过图注意力机制从跑道运行模式i的邻居跑道运行模式中收集信息；Attention•为图注意力权重，vi为跑道运行模式i节点特征，vj为邻居跑道运行模式j节点特征，i=1,2,3…N，为时刻0到当前时刻t的过程中，跑道运行模式i的k阶近邻域；i，j∈N，N表示跑道运行模式总数量；eij为边特征；sjt为当前时刻t跑道运行模式j节点特征vj的全局信息；sit为当前时刻t跑道运行模式i节点特征vi的全局信息；vit为当前时刻t跑道运行模式i节点特征；vjt为当前时刻t跑道运行模式j节点特征；h•为学习函数； 基于当前时刻多个跑道运行模式的时序消息记忆建立所述跑道运行模式预测动态图模型； 步骤4、使用所述跑道运行模式预测动态图模型和损失函数得到当前时刻跑道运行模式的下一个时刻跑道运行模式对应的多种预测结果。

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