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龍圖騰網獲悉南京信息工程大學申請的專利一種基于稀疏注意力與自適應時序分解的氣溫預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117077008B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202311073697.0，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權一種基于稀疏注意力與自適應時序分解的氣溫預測方法是由馬廷準;楊彬設計研發完成，并于2023-08-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于稀疏注意力與自適應時序分解的氣溫預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于稀疏注意力與自適應時序分解的氣溫預測方法，包括以下步驟：將近期氣象觀測數據輸入至氣溫預測模型，生成氣溫預測值；氣溫預測模型包括數據輸入模塊、編碼器、信息蒸餾模塊、解碼器和預測信號融合單元，數據輸入模塊、編碼器和解碼器中引入自適應時序分解單元和稀疏注意力機制；訓練方法包括：獲取歷史氣象觀測數據，形成訓練樣本集，將單位訓練樣本依次經過數據輸入模塊、編碼器、信息蒸餾模塊、解碼器和預測信號融合單元得到模型預測值，將模型預測值和單位訓練樣本中氣溫標簽值進行比較判斷，直至模型訓練完成。本發明提供的一種基于稀疏注意力與自適應時序分解的氣溫預測方法，能夠捕捉氣象觀測數據之間的長期依賴關系，提高氣溫預測精度。

本發明授權一種基于稀疏注意力與自適應時序分解的氣溫預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于稀疏注意力與自適應時序分解的氣溫預測方法，其特征在于：包括以下步驟： 將近期氣象觀測數據輸入至訓練好的氣溫預測模型，生成氣溫預測值； 其中，所述氣溫預測模型包括數據輸入模塊、編碼器、信息蒸餾模塊、解碼器和預測信號融合單元，所述數據輸入模塊、編碼器和解碼器中引入自適應時序分解單元，所述編碼器和解碼器中引入稀疏注意力機制； 所述氣溫預測模型的訓練方法包括： 獲取歷史氣象觀測數據，對歷史氣象觀測數據進行樣本劃分，形成訓練樣本集和測試樣本集； 從訓練樣本集中抽取單位訓練樣本傳輸至數據輸入模塊，單位訓樣本的結構為{輸入數據，氣溫標簽值}，對輸入數據進行分解，得到季節項數據，將輸入數據中氣溫維度的數值抽取出來并對其取平均值，形成氣溫均值信號； 將輸入數據和季節項數據作線性映射至高維向量空間，并對其加入位置信息編碼和時間信息編碼，分別形成編碼輸入數據和編碼季節項數據； 將編碼輸入數據輸入至編碼器進行編碼處理，得到編碼信息，再將編碼信息輸入至信息蒸餾模塊進行壓縮處理，得到蒸餾信息； 將編碼季節項數據和蒸餾信息輸入至解碼器進行解碼處理，得到趨勢項和季節項； 將氣溫均值信號、趨勢項和季節項輸入至預測信號融合單元進行融合，得到模型預測值； 將模型預測值和氣溫標簽值輸入損失函數MSE計算誤差，根據誤差判斷模型是否收斂，當判斷模型收斂時，模型訓練完成，否則進行迭代訓練，對模型參數進行更新，重復單位樣本訓練過程。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京信息工程大學，其通訊地址為：210044 江蘇省南京市江北新區寧六路219號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。