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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于静态和动态图学习网络的海温时空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：CN115546609B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202211255298.1，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于静态和动态图学习网络的海温时空预测方法及系统是由张高唯;王微;王祎设计研发完成，并于2022-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于静态和动态图学习网络的海温时空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静态和动态图学习网络的海温时空预测方法及系统，属于人工智能技术领域，能够解决现有海温预测方法的预测准确率较低的问题。所述方法包括：S1、获取多个海温观测站观测的目标海域的海温数据，并根据海温数据生成多个海温观测站之间的静态图；S2、根据海温数据和静态图，生成多个海温观测站之间的动态图；S3、利用图卷积网络获取静态图和动态图的节点特征，并根据节点特征和海温数据获得目标海域的海温预测值。本发明用于海温预测。

本发明授权基于静态和动态图学习网络的海温时空预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于静态和动态图学习网络的海温时空预测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取多个海温观测站观测的目标海域的海温数据，并根据所述海温数据生成所述多个海温观测站之间的静态图； S2、根据所述海温数据和所述静态图，生成所述多个海温观测站之间的动态图； S3、利用图卷积网络获取所述静态图和所述动态图的节点特征，并根据所述节点特征和所述海温数据获得目标海域的海温预测值； 所述S1具体包括： S11、获取多个海温观测站观测的海温数据，并根据所述海温数据生成自适应邻接矩阵； S12、根据所述自适应邻接矩阵生成所述多个海温观测站之间的静态图； 所述S2具体包括： S21、利用多层感知器将所述海温数据映射到与所述自适应邻接矩阵具有相同维度的空间中，得到映射结果； S22、根据第一公式组得到所述多个海温观测站之间的动态图； 所述第一公式组为： ； ； ； ； 其中，、、、均为可学习的参数，为自适应邻接矩阵，为映射结果，为重置门用来保存过去的信息，为更新门用来更新新加入的信息，为动态图隐藏特征信息，为融合后的动态图； 所述图卷积网络包括第一图卷积网络和第二图卷积网络；所述S3具体包括： S31、将所述静态图输入第一图卷积网络中，得到静态图节点特征，并将所述动态图输入第二图卷积网络中，得到动态图节点特征； S32、根据所述静态图节点特征、所述动态图节点特征和所述海温数据，得到目标海域的海温预测值。

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