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龙图腾网获悉山东省地质测绘院申请的专利一种基于机器学习的地热有利区域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：CN120162596B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510640579.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于机器学习的地热有利区域预测方法是由于翠翠;赵旭东;徐旻天;李传生;刘戟南;宋西峥设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的地热有利区域预测方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于机器学习的地热有利区域预测方法，涉及地热有利区域预测领域。本发明提出的地热有利区域预测流程包括构建地热有利区域预测数据集，采用动态时间窗归一化方法自动调整时间窗口大小对时间序列数据进行归一化，使用自适应傅里叶卷积模块融合时间序列数据的时间和空间特征，随后通过线性变换对特征进行高维嵌入并利用自适应滤波器去噪，将特征序列进行非线性降维，利用逆动态时间窗归一化方法恢复到原始数据尺度，最后将所有恢复后的特征数据拼接为最终的预测向量，输入全连接神经网络计算得出地热有利区域预测值，该方法能够提升对非平稳性数据的适应性并融合时间和空间特征，提高预测准确性。

本发明授权一种基于机器学习的地热有利区域预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的地热有利区域预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、收集影响地热有利区域的因素数据，构建地热有利区域预测数据集； S2、所述因素数据为时间序列数据，提出动态时间窗归一化方法，引入动态时间窗口，该窗口大小根据当前时间步与后续时间步的波动性自动调整，基于窗口内的数据均值和标准差对当前时间步数据进行归一化，得到归一化的地热有利区域因素的时间序列数据； S3、构建自适应傅里叶卷积模块，将归一化的时间序列数据转换到傅里叶空间，引入自适应卷积核，对数据进行卷积操作，得到融合时间和空间特征的傅里叶序列； S4、通过线性变换对地热有利区域因素的傅里叶序列进行高维嵌入，得到高维嵌入向量序列，并利用自适应滤波器对高维嵌入向量中的噪声进行滤除； S5、利用非线性变换对过滤掉噪声后的特征序列进行降维处理； S6、提出逆动态时间窗归一化方法，基于动态时间窗归一化方法获得的窗口内数据的均值和标准差，对降维后的地热有利区域因素特征序列逆归一化，获得原始数据尺度的特征数据值； S7、将所有原始数据尺度的特征数据值拼接形成最终预测向量，输入全连接神经网络，计算得到地热有利区域预测值。

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山东省地质测绘院，其通讯地址为：250000 山东省济南市市中区二环东路11101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”。