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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于多尺度大核时空预测神经网络的气温时空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：CN119129795B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411020312.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于多尺度大核时空预测神经网络的气温时空预测方法是由高峰;费嘉恩;刘厂设计研发完成，并于2024-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度大核时空预测神经网络的气温时空预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度大核时空预测神经网络的气温时空预测方法，属于大气科学技术领域。本发明方法采用多尺度大核时空预测神经网络构建气温时空预测模型，该模型为编码器‑时空翻译器‑解码器的架构，时空翻译器的核心模块MSSTA分解为多尺度空间注意MSST和时间演化注意TEA，MSST从多尺度角度分解大核卷积，捕捉不同尺度的空间特征信息，TEA关注多尺度空间特征在随时间的全局平缓演化和局部急促演化；再利用目标区域的ERA5‑Land气温数据训练模型，将训练后的模型用于目标区域的气温时空预测。本发明方法考虑了气温在不同尺度下变化存在差异的特性，学习多尺度时空特征变换，能够获得更精准的气温时空预测结果。

本发明授权一种基于多尺度大核时空预测神经网络的气温时空预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度大核时空预测神经网络的气温时空预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，收集目标区域的ERA5-Land气温数据，构建目标区域的气温数据集，包括：对收集数据进行归一化，设置预报时长，划分训练集、验证集和测试集； 步骤2，使用多尺度大核时空预测神经网络构建气温时空预测模型； 所述多尺度大核时空预测神经网络为编码器-时空翻译器-解码器的架构，其中： 编码器由Ns个编码层组成，每个编码层由一个二维卷积层、一个组归一化层以及SiLU激活函数组成，编码器捕捉单帧气温网格数据的空间特征； 时空翻译器由Nt个MSLKA网络单元组成；每个MSLKA网络单元包含一个MSSTA单元和一个ConvFFN单元，在MSSTA单元和ConvFFN单元前均设置一个二维批次归一化结构，ConvFFN单元用于增强局部特征，MSSTA单元依次包含一个二维卷积层，一个GELU层，一个MSSTA结构和一个二维卷积层；MSSTA结构分解为多尺度空间注意MSST和时间演化注意TEA两部分；MSST部分分解为多尺度空间局部深度卷积，空间扩张卷积以及通道卷积，对数据进行多尺度空间注意处理；TEA部分分为平缓时间演化注意GTEA和急促时间演化注意ATEA两部分，GTEA关注学习整体区域特征随时间的演变规律，通过一个平均池化层，一个一维卷积以及Sigmoid激活函数实现；ATEA关注学习局部区域特征随时间的演变规律，通过一个最大池化层，一个一维卷积以及Sigmoid激活函数实现； 解码器由Ns个解码层组成，每个解码层由一个二维卷积层、一个上采样层、一个组归一化层以及SiLU激活函数组成，解码器输出未来时间的气温网格数据预测帧； Ns为2的倍数且大于2，Nt为大于1的整数； 步骤3，利用步骤1构建的气温数据集训练所述的气温时空预测模型，将实时采集的目标区域的气温时空数据利用训练好的气温时空预测模型进行未来时刻的气温预测。

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