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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于空间膨胀卷积和多头多变量注意力的水位高度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：CN120387015B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510484526.X，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于空间膨胀卷积和多头多变量注意力的水位高度预测方法及系统是由姜新波;田晓艺;张志良;朱士友;陶涛;谢扬裕;高成路;刘业朋设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空间膨胀卷积和多头多变量注意力的水位高度预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于空间膨胀卷积和多头多变量注意力的水位高度预测方法及系统，属于预测目的的数据处理技术领域，包括步骤：给定水位高度时间序列数据作为输入序列，使用可逆实例归一化对数据进行操作；将时间位置信息作为变量加入到输入序列中；包含时间信息的序列通过一个轻量级嵌入层；采用空间膨胀卷积和多头多变量注意力的预测方法对数据集分别进行训练和预测；预测序列传递到前馈神经网络；移除预测结果中的时间位置变量，经过反实例归一化得到最终的地铁水淹高度的预测结果。本发明强调对变量之间复杂依赖关系的探索，同时从时间和空间两个维度捕捉特征，弥补了水位高度时间序列变量维度特征缺失的不足，有效的提高了水位高度的预测精度。

本发明授权基于空间膨胀卷积和多头多变量注意力的水位高度预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于空间膨胀卷积和多头多变量注意力的水位高度预测方法，其特征在于，包括步骤如下： 步骤1，给定水位高度时间序列数据作为输入序列，数据集采取分段输入，数据集被分为M段，一起训练和预测，使用可逆实例归一化对数据进行处理操作； 步骤2，将时间位置信息作为变量加入到输入序列中； 步骤3，包含时间信息的输入序列通过一个轻量级嵌入层，然后输入编码器网络模型； 步骤4，采用空间膨胀卷积和多头多变量注意力的预测方法对M段序列进行训练和预测；每段序列作为一个整体经过整个编码器网络模型进行训练预测，编码器网络模型包括以下几个模块： 4-1输入序列进入空间膨胀卷积层，空间膨胀卷积层包括三个空间膨胀卷积块，该空间膨胀卷积块包括膨胀卷积、层归一化、GeLU激活函数和dropout层； 4-2输入序列进入多头多元注意力层，包括：输入、多头多元自注意力、输出，多头多元自注意力进行多头分割、注意力计算、多头合并操作； 4-3输入序列进入使用时间多层感知网络，该网络包括前馈神经层、激活函数层、前馈神经层； 步骤5，将步骤4得到的预测序列传递到前馈神经网络层，对时间维度进行嵌入，该网络层通过线性变换和非线性激活将输入数据从d维映射到期望的预测层H； 步骤6，移除预测结果中的时间位置变量，经过反实例归一化得到最终的水位高度的预测结果。

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