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龙图腾网获悉中国极地研究中心(中国极地研究所)申请的专利一种基于ISSA-AC-CNN-BiLSTM模型的潮汐预测方法及系统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：CN119986862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510457565.0，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权一种基于ISSA-AC-CNN-BiLSTM模型的潮汐预测方法及系统是由程文芳;李勇设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ISSA-AC-CNN-BiLSTM模型的潮汐预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于ISSA‑AC‑CNN‑BiLSTM模型的潮汐预测方法及系统，涉及深度学习模型在潮汐高度预测中的应用技术领域。该方法包括：基于AC模块构建AC‑CNN‑BiLSTM模型；采取改进的麻雀搜索算法SSA算法与AC‑CNN‑BiLSTM模型结合的方式构建ISSA‑AC‑CNN‑BiLSTM模型；基于潮汐数据，通过构建的ISSA‑AC‑CNN‑BiLSTM模型进行潮汐水位预测，获得预测结果。本发明提供的ISSA‑AC‑CNN‑BiLSTM模型能够获得较优特征提取能力和预测效果，在潮汐水位预测时具有较高的精度和较强的泛化能力。

本发明授权一种基于ISSA-AC-CNN-BiLSTM模型的潮汐预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于ISSA-AC-CNN-BiLSTM模型的潮汐预测方法，其特征在于，该方法包括： 步骤1：基于AC模块构建AC-CNN-BiLSTM模型； 步骤2：采取改进的麻雀搜索算法SSA与AC-CNN-BiLSTM模型结合的方式构建ISSA-AC-CNN-BiLSTM模型； 步骤3：基于潮汐数据，通过构建的ISSA-AC-CNN-BiLSTM模型进行潮汐水位预测，获得预测结果； 所述AC模块通过Attention分支和CNN分支捕获潮汐样本数据上下文间的关联信息，并利用注意力机制提取潮汐序列中的时序信息来训练模型；使用多层多尺度卷积核提取细粒度的时间特征，然后使用Softmax函数对各时刻分配贡献权重； 所述Attention分支的时序权重分配结构包括：首先将时序数据进行转置，转置之后特征矩阵的每一行都是同一个特征，这些特征是根据时间先后进行排列的；然后将每个特征的时序变化向量x t-L,k,x t-L+1,k,x t,3,…,x t,k投入一维卷积进行时间特征提取，按行进行卷积操作，并通过Attention机制中的Softmax函数计算权重矩阵，表达式为公式7，将所述权重矩阵进行转置操作；最后将所述权重矩阵和CNN分支的空间特征矩阵进行对应元素相乘，表达式为公式6和8，以给不同时间的空间特征赋予时间特征信息； 6； 7； 8； 其中，C CNN为CNN分支的空间特征矩阵，α t,k为每一行特征经过Softmax所输出时间权重矩阵，C Mix为时空融合特征，T为转置，⊗为矩阵的Hadamard运算，X t-L是一个包含所有特征的向量或矩阵，而X t-L,k仅表示该向量或矩阵中的一个特定特征值，D表示输入数据的集合，W CNN为CNN中的权重矩阵，b CNN为CNN中的偏置项，W t为时间t时刻的权重矩阵，b t为时间t时刻的偏置项。

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极地研究中心(中国极地研究所)，其通讯地址为：200135 上海市浦东新区金桥路451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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