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龙图腾网获悉北京空间机电研究所申请的专利一种基于信息自注意力模型的多气象要素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：CN115826092B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202211350817.2，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权一种基于信息自注意力模型的多气象要素预测方法及系统是由徐崇斌;李媛媛;左欣;陆熠锴;陈前;孙晓敏设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于信息自注意力模型的多气象要素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信息自注意力模型的多气象要素预测方法及系统，其中方法包括：获取一气象站的气象采集数据，所述气象采集数据包括：若干个气象要素的数值及对应的采集时间，所述气象要素包括：温度、露点温度、太阳辐射向下、气压；对所述气象采集数据进行归一化处理；基于信息自注意力模型，依据归一化处理后的所述气象采集数据进行中短期多气象要素预测，得到多气象要素预测结果。通过基于信息自注意力模型对历史气象采集数据进行预测，克服了传统气象数据预报存在的高计算复杂度和预报延迟问题，实现了高效的近实时预报，及中短期多气象要素预报。

本发明授权一种基于信息自注意力模型的多气象要素预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于信息自注意力模型的多气象要素预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取一气象站的气象采集数据，所述气象采集数据包括：若干个气象要素的数值及对应的采集时间，所述气象要素包括：温度、露点温度、太阳辐射向下、气压； 对所述气象采集数据进行归一化处理； 基于信息自注意力模型，依据归一化处理后的所述气象采集数据进行中短期多气象要素预测，得到多气象要素预测结果； 所述信息自注意力模型包括：编码器和解码器； 所述编码器由一维卷积层和概率稀疏自注意力层交叉堆叠得到； 所述解码器由概率自注意力层和自注意力层交叉堆叠得到； 所述对所述气象采集数据进行归一化处理之后，还包括： 按照预设比例将预设时间长度的历史气象采集数据划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集； 确定所述信息自注意力模型的超参数及训练参数，所述超参数包括：模型卷积层、概率稀疏自注意力层及所述自注意力层的通道参数与层数，所述训练参数包括：学习率、输入批次大小、迭代次数、模型保存条件； 生成训练数据集和验证数据集； 依据所述训练数据集对所述信息自注意力模型进行训练，输出精度报告，确定最优模型； 所述生成训练数据集和验证数据集之后，还包括： 基于所述气象采集数据，通过embedding层生成队列Q、键值K、值V,进入所述概率稀疏自注意力层中提取时序特征； 将所述概率稀疏自注意力层的所有所述时序特征连接起来，作为所述编码器中的所述自注意力层的输入； 对于所述解码器输入包含t+i+1时刻前长度为l的所述气象采集数据加上全为0的长度为o的序列联合及对应的时间变量，经由所述解码器中的所述概率稀疏自注意力层和自注意力层得到最终的长度l+o的预测输出，其中，i是输入气象采集数据序列时间长度，o是输出气象采集预测序列时间长度； 与真实标签计算损失，按照梯度反传更新参数，直到满足达到制定的迭代次数、损失不再下降和在所述验证数据集上的性能不再提升时停止训练，并保存模型。

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