长春师范大学李清亮获国家专利权
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龙图腾网获悉长春师范大学申请的专利基于物理过程的注意力编码解码LSTM模型的土壤湿度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：CN118940160B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411153495.1，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权基于物理过程的注意力编码解码LSTM模型的土壤湿度预测方法是由李清亮;金小淳;洪建;祁彦龙;武穆杰;李叶光;陈霄;晏俞光;上官微;魏忠旺;李璐设计研发完成，并于2024-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于物理过程的注意力编码解码LSTM模型的土壤湿度预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于物理过程的注意力编码解码LSTM模型的土壤湿度预测方法，包括：获取各历史时刻的表层土壤湿度值及其影响要素，影响要素包括大气强迫变量、陆面变量及静态变量；将部分影响要素输入HBV水文物理模型并运行，以获取中间变量数据；将中间变量数据与表层土壤湿度之间进行相关性分析，选出与表层土壤湿度最相关的中间特征变量组合；将影响要素及中间特征变量组合作为输入数据，对预设的基于注意力的编码解码LSTM模型进行训练，以使模型达到预设精度，得到训练好的土壤湿度模型；通过训练好的土壤湿度模型，预测未来时刻的表层土壤湿度。本发明展示了深度学习与物理模型结合的强大潜力，为高效、准确的水文模型提供了新的方向。
本发明授权基于物理过程的注意力编码解码LSTM模型的土壤湿度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理过程的注意力编码解码LSTM模型的土壤湿度预测方法，其特征在于，包括： 获取各历史时刻的表层土壤湿度值及其影响要素，所述影响要素包括大气强迫变量、陆面变量及静态变量； 将大气强迫变量中的两米温度、降水量及陆面变量中的蒸发量数据输入HBV水文物理模型并运行，以获取中间变量数据，所述中间变量数据为积雪融化、重凝结、土壤湿度含量、补给水量、透入土壤水量、浅层含水层和深层含水层数据； 将所述中间变量数据与所述表层土壤湿度之间进行相关性分析，选出与所述表层土壤湿度最相关的中间特征变量组合，所述中间特征变量组合为土壤湿度含量和深层含水层数据； 将所述影响要素及所述中间特征变量组合作为输入数据，对预设的基于注意力的编码解码LSTM模型进行训练，以使模型达到预设精度，得到训练好的土壤湿度模型； 通过训练好的土壤湿度模型，预测未来时刻的表层土壤湿度。
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