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龙图腾网获悉青岛民航空管实业发展有限公司;中国民用航空华东地区空中交通管理局申请的专利一种基于MSGF-Net的航空流量预测及不确定性量化方法及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：CN121562941B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610098520.3，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于MSGF-Net的航空流量预测及不确定性量化方法及系统是由孙利强;王文波;王岩磊;刘亮;林南乔;吴泽鑫;陈云涛设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MSGF-Net的航空流量预测及不确定性量化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及航空流量预测技术领域，尤其是涉及一种基于MSGF‑Net的航空流量预测及不确定性量化方法及系统，所述方法包括航空轨迹数据预处理与流量数据提取；基于预处理的航空轨迹数据与提取的流量数据进行输入特征构建与归一化；构建基于MSGF‑Net的流量预测模型；基于损失函数对构建的流量预测模型进行优化训练；基于训练后的流量预测模型对输入特征进行预测；输出预测结果。本发明通过TCN与GRU的并行多尺度编码器和门控融合机制，首次解决了提到的标准模型难以捕捉多尺度时序模式的缺陷，极大地提升了模型的泛化能力。

本发明授权一种基于MSGF-Net的航空流量预测及不确定性量化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于MSGF-Net的航空流量预测及不确定性量化方法，其特征在于，包括： 航空轨迹数据预处理与流量数据提取； 基于预处理的航空轨迹数据与提取的流量数据进行输入特征构建与归一化； 构建基于MSGF-Net的流量预测模型； 基于损失函数对构建的流量预测模型进行优化训练； 基于训练后的流量预测模型对输入特征进行预测； 输出预测结果； 所述构建基于MSGF-Net的流量预测模型，包括构建融合多尺度时序与门控机制的自回归概率预测架构MSGF-Net作为流量预测模型，其中，优化标准DeepAR模型中单一的RNN结构，在特征嵌入层对输入动态协变量和历史目标进行预处理；再利用多尺度时序编码器替代单一RNN，采用并行双分支架构，以同时捕捉流量的短期波动和长期趋势，其中，分支A为短期依赖RNN，将和送入门控循环单元GRU层，用于捕捉高频的、局部的时序依赖，输出；分支B为长期依赖TCN，将和送入时序卷积网络TCN层进行因果卷积和空洞卷积，用于高效捕捉长期的流量模式，并输出；接着采用门控融合机制替代特征拼接，用于融合上述多尺度时序信息，其中，首先将短期特征和长期特征进行拼接：；通过门控单元计算融合门：，是介于0和1之间的权重，最终的融合特征通过门控加权得到：；最后构建概率输出层将融合后的多尺度时序特征馈送至输出MLP。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人青岛民航空管实业发展有限公司;中国民用航空华东地区空中交通管理局，其通讯地址为：266000 山东省青岛市城阳区民航路117号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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