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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利一种基于时空图卷积神经网络的闪电推演方法和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：CN119250112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202411756034.3，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权一种基于时空图卷积神经网络的闪电推演方法和系统是由韩进;陈诗豪设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空图卷积神经网络的闪电推演方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空图卷积神经网络的闪电推演方法和系统，该方法包括根据闪电定位数据获取闪电区域信息，构建闪电区域拓扑图；对闪电定位数据进行预处理，将预处理后的数据映射到对应区域，计算各区域内的地闪密度，并按照设定阈值对地闪密度进行等级划分；将各区域地闪密度等级映射到图的对应节点中，得到设定时间内的地闪密度数据，按照时间间隔进行划分，结合闪电区域拓扑图，构建具有图结构的闪电密度时间序列数据集，将该数据集输入到时空图卷积神经网络模型中进行训练和参数调优，得到最终的时空图卷积神经网络模型，利用该模型完成闪电推演。本发明能更有效学习闪电的空间规律和时间规律，提高闪电推演的准确性。

本发明授权一种基于时空图卷积神经网络的闪电推演方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时空图卷积神经网络的闪电推演方法，其特征在于，包括：S1、根据闪电定位数据获取闪电区域信息，构建闪电区域拓扑图；S2、对闪电定位数据进行预处理，将预处理后的数据映射到对应区域，计算各区域内的地闪密度，并按照设定阈值对地闪密度进行等级划分；S3、将各区域地闪密度等级映射到图的对应节点中，得到设定时间内的地闪密度数据，按照时间间隔进行划分，结合步骤S1中的闪电区域拓扑图，构建具有图结构的闪电密度时间序列数据集，并将该数据集按照设定比例划分为训练集、验证集和测试集；S4、将步骤S3得到的数据集输入到时空图卷积神经网络模型中进行训练和参数调优，得到最终的时空图卷积神经网络模型，其中时空图卷积神经网络模型包括空间特征提取模块、时间特征提取模块和全连接层；将具有图结构的闪电密度时间序列数据集输入到最终的时空图卷积神经网络模型中，经过空间特征提取模块时，通过图卷积操作提取闪电落点区域拓扑图的空间信息，生成具有空间特征的时间序列数据，该数据经过时间特征提取模块时，通过门控循环单元之间的信息传递获得闪电落点数据的时间依赖关系，输出具有时空特征的高维表征，该高维表征经过全连接层时，经过线性变换、非线性激活和输出映射的处理，得到最终的闪电推演结果。

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