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龍圖騰網獲悉山東大學申請的專利一種基于時空關聯的監管環境風險預測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116258241B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211604126.0，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權一種基于時空關聯的監管環境風險預測方法及系統是由李玉軍;郝慶浩;孫國強設計研發完成，并于2022-12-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于時空關聯的監管環境風險預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于時空關聯的監管環境風險預測方法及系統，屬于人工智能領域，包括獲取數據，得到包含時間和空間維度的監管環境數據信息；數據預處理；采用STGCN時空關聯網絡，通過實時獲取到的數據信息模型定期在線訓練學習，通過更新模型權重參數不斷修正優化模型，以降低學習誤差提高準確度；對預測結果超過風險閾值的認為是風險區域，由系統自動發出風險預警信號。本發明通過建立時空關系模型，來捕捉時間維度和空間維度的序列信息，基于時空關聯分析，能夠快速、高效的對監管環境未來的風險精準預測，并通過可視化技術將風險進行直觀展示，以輔助民警對監管環境安全管理、風險防范，確保監管環境的長治久安。

本發明授權一種基于時空關聯的監管環境風險預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于時空關聯的監管環境風險預測方法，其特征在于，包括如下步驟； 1獲取數據：通過監管環境大數據系統平臺接入后端接口實時上傳數據，得到包含時間和空間維度的監管環境數據信息； 2數據預處理：對獲取到的數據信息進行預處理，包括缺失值填充、最大最小化、歸一化、降維、數據清洗； 3模型訓練優化：模型采用STGCN時空關聯網絡，通過實時獲取到的數據信息模型定期在線訓練學習，通過更新模型權重參數不斷修正優化模型，以降低學習誤差提高準確度； 4風險預警：設定風險閾值，對預測結果超過風險閾值的認為是風險區域，由系統自動發出風險預警信號，提醒監管環境民警有目的的展開巡查并對區域的工作人員進行意識提醒； 步驟3中構建模型的方法包括定義監管環境網絡圖和構建監管環境時空關聯預測模型，其中定義監管環境網絡圖包括： A、定義監管環境空間權重矩陣 假設區域為面元素，區域之間有公共邊，確定面相鄰的區域即為由公共邊來構建鄰接空間權重矩陣； 將監管環境區域標記為點，根據監管環境地理分布圖定義空間權重矩陣，定義如下公式： 其中，aij表示i和j區域的相鄰關系，如果相鄰那么aij＝1，反之則為0，空間權重矩陣是相鄰關系的量化表示； B、定義監管環境無向圖 首先，把整個監管環境表示為一個無向圖GV,E,A，其中監管環境中的每一個區域看作頂點，其中，V＝{V1,V2,…Vs}表示區域的集合，s代表區域的個數，E為邊的集合，表示區域間的連通性，A∈Rs*s是無向圖G的鄰接矩陣，即空間權重矩陣，表示區域間的連接關系； 在空間維度上，每個區域的風險受到相鄰區域風險的影響，在時間維度上，該區域的風險受到歷史時刻風險的影響，在時空的維度上，無向圖中的頂點的風險受歷史時間記錄單位的時刻周圍鄰域的影響，那么區域n在時刻t的風險用來表示，其中n∈s,同樣在t時刻所有區域的風險表示為整個監管環境用一個無向圖G表示，每個頂點都有一個由歷史風險組成的特征向量； 時空關聯預測模型的核心是時空卷積網絡，時空卷積網絡包括兩個時空卷積塊和一個輸出全連接層，而核心部分的時空卷積塊由兩個時空門控卷積和中間的一個空間圖卷積形成，其中時空門控卷積又由一個一維卷積和一個門控線性單元組成。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人山東大學，其通訊地址為：250100 山東省濟南市歷城區山大南路27號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。