买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司申请的专利一种基于双编码器UNet模型的多时间尺度融合风速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：CN120822434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511324987.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于双编码器UNet模型的多时间尺度融合风速预测方法是由吴春雷;王永发;杨江浩;王尼娜;饶飞;何文栋;张飞杰设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双编码器UNet模型的多时间尺度融合风速预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于双编码器UNet模型的多时间尺度融合风速预测方法，包括如下步骤：S1、构建双编码器；S2、编码器特征融合：通过交叉注意力机制实现数值预测风速编码器和历史风速编码器之间的特征融合；S3、构建多时间尺度解码器；S4、多时间尺度预测结果融合：通过多尺度融合模块将不同时间尺度的预测结果进行融合，生成最终的风速预测结果；S5、基于步骤S1‑S4构建风速预测UNet模型；S6、进行训练数据收集、训练数据库构建、模型训练；S7、风速预测。本发明不仅能够有效捕捉风速的多时间尺度特征，还实现了历史风速数据与数值天气预报模型的在线耦合，显著提升了风速预测的精度和鲁棒性。

本发明授权一种基于双编码器UNet模型的多时间尺度融合风速预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双编码器UNet模型的多时间尺度融合风速预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建双编码器：双编码器主要由数值预测风速编码器和历史风速编码器两个模块组成，每个编码器包含多层特征提取模块； S2、编码器特征融合：通过交叉注意力机制实现数值预测风速编码器和历史风速编码器之间的特征融合； S3、构建多时间尺度解码器：对生成的融合特征进行解码； S4、多时间尺度预测结果融合：通过多尺度融合模块将不同时间尺度的预测结果进行融合，生成最终的风速预测结果； S5、基于步骤S1-S4构建风速预测UNet模型，并进行训练数据收集、训练数据库构建、模型训练； S6、风速预测：使用训练好的风速预测UNet模型进行风速预测； 步骤S1中，两种编码器均由多个双层卷积模块组成，双层卷积模块由两个卷积层组成，每个卷积层后接ReLU激活函数和层归一化； 步骤S1中，引入时间注意力机制模块，由查询、键和值三个卷积层组成，通过计算时间序列中不同时间步之间的注意力权重，捕捉时间依赖性； 步骤S2中，交叉注意力机制采用多头注意力机制，其中数值预测风速编码器的特征作为查询，历史风速编码器的特征作为键和值，通过计算注意力权重实现两个编码器特征之间的融合； 步骤S3中，多时间尺度解码器包含三个上采样模块，每个上采样模块通过反卷积操作将特征图的时间分辨率逐步提升，并通过双层卷积模块进一步提取特征； 步骤S4中，多尺度融合模块将不同时间尺度的预测结果进行线性插值，统一到相同的时间分辨率，并通过卷积层进行融合，最终输出一个综合的风速预测结果； 步骤S5中，训练数据收集首先需要收集历史风速数据和数值预测风速数据，预测风速数据来自数值天气预报模型，历史风速数据来自气象站或风电场的观测数据； 步骤S5中，训练数据库构建过程中，通过滑动窗口的方式生成多个训练样本，滑动窗口的大小和步长可根据预测需求进行调整，数据量较小时可选择较小的时间步长，以保证训练样本量充足。

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中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司，其通讯地址为：310014 浙江省杭州市余杭区高教路201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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。