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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于图神经网络的网络预测方法及装置、电子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：CN119166861B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411179279.4，技术领域涉及：G06F16/903；该发明授权基于图神经网络的网络预测方法及装置、电子设备和介质是由王寰东;李勇;李瑞堃;廖庆敏设计研发完成，并于2024-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的网络预测方法及装置、电子设备和介质在说明书摘要公布了：本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于图神经网络的网络预测方法及装置、电子设备和介质，方法包括获取状态预测任务，基于目标网络中各目标节点与各超节点之间的映射关系确定出分配矩阵，利用分配矩阵对目标网络进行重整化群得到网络主干，利用图神经网络对网络主干进行处理得到各超节点的动力学序列，基于动力学序列进行状态预测得到各超节点在预测时间段的节点状态，基于历史观测序列和各超节点在预测时间段的节点状态进行超分辨率处理得到各目标节点在预测时间段的节点状态。根据本公开的网络预测方法及装置、电子设备和介质能够在对待预测的目标网络这一复杂网络进行有效降维后，实现对复杂网络的长时准确预测。

本发明授权基于图神经网络的网络预测方法及装置、电子设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的网络预测方法，其特征在于，包括：获取针对目标网络中各目标节点的状态预测任务，所述目标网络包括多个目标节点和连接在所述目标节点之间的多个边，各所述边表示被连接的所述目标节点之间的连接关系，所述目标网络是对现实系统进行网络化建模形成的，所述目标节点表示所述现实系统中的主体，其中，所述现实系统来自于城市交通运输场景、生态环境场景、城市生活服务场景中的真实系统；基于所述目标网络中各所述目标节点与预设的各超节点之间的映射关系确定出分配矩阵，各所述超节点是对所述现实系统中的部分主体进行特征综合模拟出的虚拟节点；利用所述分配矩阵对所述目标网络进行重整化群，得到网络主干，所述网络主干包括各所述超节点、连接在所述超节点之间的表示所述超节点之间的连接关系的多个边；利用图神经网络对所述网络主干进行处理，得到各所述超节点的动力学序列，各所述动力学序列指示对应的超节点的随时间变化的节点状态，基于各所述超节点的动力学序列进行状态预测，得到各所述超节点在预测时间段的节点状态；基于针对所述目标网络的历史观测序列和各所述超节点在所述预测时间段的节点状态进行超分辨率处理，得到各所述目标节点在所述预测时间段的节点状态，所述历史观测序列指示各所述目标节点在历史时间段内的节点状态；其中，若所述目标网络是基于所述城市交通运输场景中的铁路网络建模形成的，则所述目标网络中的目标节点表示车站、边表示两个车站之间的路线、目标节点的节点状态表示人流量。

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