一种基于图注意力与事件响应LSTM的动态时空交叉融合经济预测系统及方法

本发明提供一种基于图注意力与事件响应LSTM的动态时空交叉融合经济预测系统及方法，涉及人工智能技术领域，该方法包括：获取目标区域的航班流量数据、经济指标数据和外部事件标注数据；构建以经济区域为节点、航线为边的航空网络图结构，并为边赋予基于区域间经济关联强度指标计算的经济先验权重；通过经济驱动的图注意力网络模型融合经济先验权重，提取空间特征表示；利用时空交叉注意力网络实现时空特征的动态融合；通过事件信号调控的长短期记忆模型响应突发事件冲击，进行时序建模与预测。本发明解决了现有技术中空间建模失真、动态适应性不足和时空特征融合生硬的问题，显著提升了预测精度和鲁棒性，可为航空政策与经济决策提供科学依据。