一种基于网格邻域图卷积网络的低空飞行风险预测方法

本发明公开了一种基于网格邻域图卷积网络的低空飞行风险预测方法，涉及低空飞行风险预测技术领域，在基于空时一体的4D编码的低空气象网格知识图谱模型的基础上，构建网格邻域图卷积网络，网格邻域图卷积网络包括图神经网络、邻域网格计算单元、时间演化单元，图神经网络用于学习知识图谱中的气象知识，包括自身空间网格内的气象以及邻域网格内的气象对自身的影响，邻域网格计算单元用于学习空间网格中的空间、拓扑与环境信息，时间演化单元学习时间网格编码中的时序演进信息，实现时序预测推理。本发明公开的网格预测模型在短时的平均预测准确率达到90.73％，长时的平均预测准确率平均达到87.00％。