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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于高阶依赖关系的轨迹流动态节点重要性预测方法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：CN118917077B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202410984753.4，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于高阶依赖关系的轨迹流动态节点重要性预测方法是由黄彭奇子;余孟君;付宇德;谈文慧;张小康;段晓君设计研发完成，并于2024-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高阶依赖关系的轨迹流动态节点重要性预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高阶依赖关系的轨迹流动态节点重要性预测方法，包括如下步骤：基于轨迹流中的高阶依赖关系动态构建动力学模型；在动力学模型的基础上，基于载体粒子过往游走的轨迹流信息以及最大匹配原则，预测得到运输网络中各个节点的重要性。本发明应用于运输网络上节点重要性预测领域，基于运输系统中普遍存在的高阶依赖关系，挖掘轨迹流内涵的动力学模型，在粒子尺度上预测节点的重要性，从而动态地拟合实际负载层上的流量分布。本方法适用于对时间尺度短、样本量不充足的轨迹流进行分析和预测，能够有效解决运输网络中拓扑层上评估方法难以预测真实流量分布以及在负载层上进行流量预测需要大样本数据的问题和现状。

本发明授权基于高阶依赖关系的轨迹流动态节点重要性预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高阶依赖关系的轨迹流动态节点重要性预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 基于轨迹流中的高阶依赖关系动态构建动力学模型，其过程为： 步骤101，将载体粒子的轨迹流表示为，其中，表示载体粒子在时刻所位于的节点，为轨迹流的长度，j=1~； 步骤102，将载体粒子的轨迹流拆分为多段长度为的连续片段，即长度为的连续片段即轨迹流本身，长度为的连续片段存在条，以此类推，长度为的连续片段存在条； 步骤103，计算每个连续片段在所有轨迹流拆分后的连续片段集合中出现的次数，并将连续片段记为，表示一条载体粒子从依次游走至的轨迹，其中，表示阶数，且 步骤104，将连续片段按照节点进行分类，获得集合，表示该节点所对应的高阶依赖关系规则集合，对于含有个节点的运输网络，对应有个集合，所有集合即为该运输网络的动力学模型； 在所述动力学模型的基础上，基于载体粒子过往游走的轨迹流信息以及最大匹配原则，预测得到运输网络中各个节点的重要性。

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中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109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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