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龙图腾网获悉珠海翔翼航空技术有限公司申请的专利一种基于傅里叶神经算子的多源气象数据融合预测方法、系统、电子设备及存储介质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：CN120951270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511445470.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于傅里叶神经算子的多源气象数据融合预测方法、系统、电子设备及存储介质是由陈璞;李为;张晓燕;张璇;陈想;田刚;赵永胜;连庆;李庆伟设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于傅里叶神经算子的多源气象数据融合预测方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机技术领域，公开了一种基于傅里叶神经算子的多源气象数据融合预测方法、系统、电子设备及存储介质，包括获取来自不同气象源的多种气象要素数据，将气象要素数据整合构成多通道输入函数并输入至提升层进行处理，得到第一特征表示并输入至核心傅里叶层，得到第二特征表示；将第二特征表示通过投影层进行处理，对特征向量进行非线性变换与降维映射，得到描述目标地理区域内颠簸强度空间分布的颠簸预测函数；输出颠簸预测函数作为飞机飞行颠簸情况的最终预测结果。本发明可提升飞行颠簸预测的准确性与实用性。

本发明授权一种基于傅里叶神经算子的多源气象数据融合预测方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于傅里叶神经算子的多源气象数据融合预测方法，其特征在于，包括： 获取来自不同气象源的多种气象要素数据，将所述气象要素数据整合构成多通道输入函数，其中，所述多通道输入函数用于表征目标地理区域内连续空间分布的气象状态； 将所述多通道输入函数通过提升层进行处理，对多通道输入函数中每个空间位置上的特征向量进行非线性变换与维度扩展，得到第一特征表示； 将所述第一特征表示输入至核心傅里叶层，通过傅里叶变换将所述第一特征表示转换至频域，使用可学习的傅里叶核参数对频谱进行调制以捕获全局空间依赖关系，再经逆傅里叶变换返回空间域，得到第二特征表示； 将所述第二特征表示通过投影层进行处理，对特征向量进行非线性变换与降维映射，得到描述目标地理区域内颠簸强度空间分布的颠簸预测函数； 输出所述颠簸预测函数作为飞机飞行颠簸情况的最终预测结果，其中，所述预测结果具有与输入数据分辨率无关的特性，以适应不同空间分辨率的输入数据并提供相应的预测输出； 其中，提取所述多通道输入函数在每个空间坐标位置上的特征向量； 使用提升层中的多层感知机网络对每个位置的特征向量独立进行非线性变换； 通过所述非线性变换将特征向量从原始输入维度映射至更高维度的特征空间； 将所有空间位置变换后的特征向量按原始空间结构进行重组，生成所述第一特征表示； 其中，对输入的第一特征表示应用傅里叶变换从空间域转换至频域，得到对应的频谱表示； 在频域中，将可学习的傅里叶核参数与频谱表示进行逐点乘法运算； 对调制后的频谱应用逆傅里叶变换从频域转换回空间域，得到空间域特征图； 将空间域特征图与输入第一特征表示通过残差连接进行融合，并施加非线性激活函数进行变换，输出所述第二特征表示； 其中，提取所述第二特征表示在每个空间坐标位置上的特征向量； 使用投影层中的多层感知机网络对每个位置的特征向量独立进行非线性变换； 通过所述非线性变换将特征向量映射至一维输出空间，得到对应空间位置的预测颠簸强度； 将所有空间位置的预测值按原始空间结构进行重组，生成所述颠簸预测函数。

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