一种基于时序图神经网络的低空空域容量动态评估方法及系统

本发明公开了一种基于时序图神经网络的低空空域容量动态评估方法及系统，属于低空交通管理技术领域，包括：数据采集与融合模块，用于接入多源异构数据源，并进行清洗、标准化和融合；动态空域图构建模块，用于根据处理后的多源异构数据构建随时间演化的动态时空图；时序预测引擎模块，其内嵌一个时序图神经网络模型，用于接收动态时空图的时间序列并输出预测运行风险评分；容量评估与量化模块，用于基于预测运行风险评分，计算动态运行容量，并通过应用程序接口向上层管理平台提供服务。实现了对空域运行容量这一核心决策变量的实时计算与精准预测，从而为空域的精细化、智能化管理提供最根本的科学依据，显著提升城市低空交通的安全与效率。