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龙图腾网获悉吴昊臻申请的专利一种不同海域海洋环境要素时空智能预测方法和装置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：CN116910534B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202310670766.X，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种不同海域海洋环境要素时空智能预测方法和装置是由吴昊臻;令狐龙翔;程如锦;郭源设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种不同海域海洋环境要素时空智能预测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种不同海域海洋环境要素时空智能预测方法，包括：获取不同卫星测量的多来源的海洋环境要素数据，将多来源的海洋环境要素数据弥补和插值融合后进行数据对齐，得到初始数据集；利用门控循环单元的GRU‑D模型进行标注，标注出初始数据集中正常和异常的数据，得到一个不完备的数据集；对不完备的数据集进行预测和反演，填补不完备的数据集中缺失数据，并对其中异常的数据进行处理。本发明的技术方案通过构建组合模型不仅可以对海洋环境要素进行缺失值填补与异常值处理，还可以对未来的海洋环境要素进行预测，为海洋科学研究做出贡献，给全球不同海域的海洋环境要素测量过程提供更为方便快捷的方式。

本发明授权一种不同海域海洋环境要素时空智能预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种不同海域海洋环境要素时空智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取不同卫星测量的多来源的海洋环境要素数据，将多来源的海洋环境要素数据弥补和插值融合后进行数据对齐，得到初始数据集； S2、利用门控循环单元的GRU-D模型进行标注，标注出初始数据集中正常和异常的数据，得到一个不完备的数据集； S3、对不完备的数据集进行预测和反演，填补不完备的数据集中缺失数据，并对其中异常的数据进行处理； 步骤S3中，基于Keras，通过分别构建LSTM和DNN两种模型，并将两种模型得到的结果相结合的方式对不完备的数据集进行预测和反演； 获取海洋环境要素数据的完备的数据集，完备数据集为海洋环境要素正常数据的先验信息，将完备的数据集划分为训练数据集和测试数据集； 所述LSTM模型的训练方法为： 设置LSTM模型初始的结构和参数信息，并通过训练数据集对LSTM模型进行训练； 根据训练得到的效果，对LSTM模型的结构和参数进行调整，得到训练后的模型； 将训练集和测试集分别划分为数据量不同的几个数据集，并分别输入LSTM模型，对数据量相同的训练集和测试集得到的结果曲线分别进行拟合，找到曲线拟合度最好的那组数据量作为LSTM模型测试集和训练集的数据量。

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吴昊臻，其通讯地址为：710000 陕西省西安市雁塔区太白南路二号南院60号楼2单元5层9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”。