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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于图神经网络的厄尔尼诺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：CN118519213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202410273649.4，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权基于图神经网络的厄尔尼诺预测方法及系统是由黄梓衍;陶乾;黄健斌;黄弘镇;李丰含设计研发完成，并于2024-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的厄尔尼诺预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的厄尔尼诺预测方法及系统，所述方法包括：获取预测前m个月的海表温度和热含量数据并存储于Grid图上；利用模型中图构建模块构建Mesh图和Grid2Mesh图；利用模型中嵌入层分别对Grid图的节点特征、Grid2Mesh图的边特征和Mesh图的节点以及边特征进行嵌入，得到对应的嵌入表征；根据Grid图和Mesh图的节点嵌入以及Grid2Mesh图的边嵌入，利用模型中编码器更新Mesh图的节点嵌入，进而利用模型中处理器更新Mesh图的节点嵌入；将季节编码和Mesh图的节点嵌入输入模型中预测器，预测海洋尼诺指数。本发明利用构建的模型提升了厄尔尼诺现象预测的准确性。

本发明授权基于图神经网络的厄尔尼诺预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的厄尔尼诺预测方法，其特征在于，所述方法包括： 根据预测海洋尼诺指数的时间，获取预测前m个月的海表温度和热含量数据并以经纬度网格数据的形式存储于Grid图上；m为大于等于2的正整数； 利用厄尔尼诺预测模型中的图构建模块构建Mesh图和Grid2Mesh图，包括：将地球视为规则的单位球体，在球体表面构建多尺度的Mesh图；若Grid图的节点与Mesh图的节点间的距离为设定条件，则利用Grid图的节点到Mesh图的节点的有向边构建Grid2Mesh图；其中，Grid图的节点特征包括海表温度和热含量数据，以及该节点纬度的余弦值和经度的正、余弦值；Mesh图的节点特征包括该节点在地球上对应纬度的余弦值和对应经度的正、余弦值，边特征包括边的长度以及发送节点到接收节点的位移向量，Grid2Mesh图的边特征包括边的长度以及发送节点到接收节点的位移向量； 利用厄尔尼诺预测模型中的嵌入层分别对Grid图的节点特征、Grid2Mesh图的边特征，以及Mesh图的节点特征和边特征进行嵌入，分别得到对应的固定维数的嵌入表征； 根据Grid图的节点嵌入、Grid2Mesh图的边嵌入和Mesh图的节点嵌入，利用厄尔尼诺预测模型中的编码器更新Mesh图的节点嵌入； 根据Mesh图的边嵌入和更新后的节点嵌入，利用厄尔尼诺预测模型中的处理器更新Mesh图的节点嵌入； 将季节编码和Mesh图的节点嵌入输入厄尔尼诺预测模型中的预测器，预测海洋尼诺指数。

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