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龙图腾网获悉中南大学;湖南省测绘科技研究所申请的专利基于动态图卷积网络和膨胀时序卷积的降雨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：CN119862906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411939022.4，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于动态图卷积网络和膨胀时序卷积的降雨预测方法是由黄宁;陈必焰;靳文凭;欧阳霖;史照清设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态图卷积网络和膨胀时序卷积的降雨预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及降雨预测技术领域，公开了基于动态图卷积网络和膨胀时序卷积的降雨预测方法，包括以下步骤；S1、数据加载和预处理；对气象数据进行加载和预处理，构建包含多维气象特征、时间维度和空间维度的三维数据矩阵；S2、动态图卷积网络构建；通过动态图卷积网络对三维数据矩阵的空间动态依赖关系进行建模，其中所述动态图卷积网络通过动态生成的邻接矩阵捕捉不同地理节点之间的动态空间关联。通过采用动态图卷积网络的技术方案，通过多头注意力机制动态生成邻接矩阵，实时捕捉气象站点间的动态空间依赖关系。达到了准确反映地理节点随时间变化的交互特性这一技术效果。相较于现有技术中静态邻接矩阵无法体现节点动态关系的技术方案，解决了其在建模时空间关系僵化的问题。

本发明授权基于动态图卷积网络和膨胀时序卷积的降雨预测方法在权利要求书中公布了：1.基于动态图卷积网络和膨胀时序卷积的降雨预测方法，其特征在于，包括以下步骤； S1、数据加载和预处理；对气象数据进行加载和预处理，构建包含多维气象特征、时间维度和空间维度的三维数据矩阵； S2、动态图卷积网络构建；通过动态图卷积网络对三维数据矩阵的空间动态依赖关系进行建模，其中所述动态图卷积网络通过动态生成的邻接矩阵捕捉不同地理节点之间的动态空间关联； S3、膨胀时序卷积网络构建；通过膨胀时序卷积网络对经过空间建模的数据进行时间依赖关系的建模，其中膨胀时序卷积网络通过膨胀卷积实现多尺度时间依赖特征的提取； S4、模型训练与验证；基于所述动态图卷积网络和膨胀时序卷积网络联合提取的时空特征进行模型训练；训练中采用Huber损失函数和ReduceLROnPlateau策略； S5、模型预测与评估；使用训练后的模型对输入的气象数据进行降雨量的多步预测；多步预测为将前一时间步的预测结果作为输入，逐步扩展预测范围，得到多步预测结果； 其中，所述步骤S2中具体包括以下步骤； S2.1、为每个地理节点初始化嵌入向量，根据嵌入向量计算节点之间的静态邻接关系矩阵； S2.2、利用多头注意力机制动态调整邻接矩阵，捕捉不同时间步中节点之间的动态空间关联； S2.3、基于动态邻接矩阵对节点特征进行卷积操作，以获取地理节点的动态空间特征； 所述步骤S3中具体包括以下步骤； S3.1、通过膨胀卷积对时间序列数据进行卷积处理，逐层扩大时间感受野，捕捉不同时间尺度的依赖特征； S3.2、设置不同的膨胀率以实现多尺度时间依赖建模； S3.3、通过门控机制过滤无关信息，保留重要时间序列特征。

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南大学;湖南省测绘科技研究所，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市岳麓山左家垅；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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