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龙图腾网获悉武汉工程大学申请的专利特征分析与自注意力机制融合的TEC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：CN119646437B 。

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：202411712725.3，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权特征分析与自注意力机制融合的TEC时空预测方法是由林梦颖;马洪腾设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本特征分析与自注意力机制融合的TEC时空预测方法在说明书摘要公布了：特征分析与自注意力机制融合的TEC时空预测方法，是通过分析TEC历史数据与各特征参数的相关性来筛选强有效特征，采用自注意力编码机制，计算每个时间序列上的数据点之间的注意力权重，并加权求和得到注意力输出。在电离层总电子含量预测任务中，首先针对太阳和地磁活动特征参数，评估各参数分别与同时段TEC序列及间隔一天后的TEC序列间相关性，筛选强相关性特征，并将相邻格网点TEC序列作为特征量，建立全球范围内不同时间尺度的多重时空特征矩阵，再根据自注意力编码机制对输入的特征信息进行编码得到注意力输出结果，接着在解码层经线性模型解码得到未来时刻TEC预测值。所述方法可完成时空信息的高效提取，并通过自注意力机制实现TEC更高精度的预测。

本发明授权特征分析与自注意力机制融合的TEC时空预测方法在权利要求书中公布了：1.特征分析与自注意力机制融合的TEC时空预测方法，其特征在于：包括如下步骤： 1提取太阳和地磁活动参数，并将当前格网点和最近4个格网点TEC历史数据作为空间特征参数，并根据太阳活动周期特性，分别构造以年、季节、月、小时为时间尺度的指数作为时间特征参数； 2将太阳活动周期时间内的太阳和地磁活动特征参数、时间特征参数分别与同时间段TEC历史数据和间隔一天后的TEC历史数据进行相关性分析，并筛选出相关性较强的特征参数，将以上筛选后的强相关特征参数、当前点和最近4个点TEC历史数据作为特征向量，待预测的未来一天当前点TEC值作为样本数据；其中，每个样本数据中的特征参数为前n天历史数据，待预测值为第n+1天TEC值； 3以小时为单位，采用Transformer模型自注意力编码机制对前n天共T=24*n个时刻点的特征向量进行编码，计算每组特征向量中每个特征参数的查询向量、键向量和值向量，并根据查询向量和键向量计算每个特征向量所对应位置的自注意力权重向量，最后对于每个特征向量，按照权重向量与值向量之间的加权求和后，再经前向反馈和层归一化完成自注意力编码过程得到自注意力分数矩阵，输出维度为N×T×S，其中S为特征元素个数，N为样本数； 4将自注意力编码层输出结果作为解码层输入信息，采用线性变化，将输入数据转换为待预测的24个TEC预测值，得到包含24个元素的向量。

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武汉工程大学，其通讯地址为：430205 湖北省武汉市东湖新技术开发区光谷一路206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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