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龙图腾网获悉中国科学院重庆绿色智能技术研究院申请的专利一种基于物理注意力时空预测网络的天气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：CN116520458B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310501646.7，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权一种基于物理注意力时空预测网络的天气预测方法是由赵学良;袁欣;张渝淋;孙启龙设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理注意力时空预测网络的天气预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能领域，具体涉及一种基于物理注意力时空预测网络的天气预测方法，包括：获取历史数据定义时空预测问题；根据时空预测问题设计物理成分提取单元PhyCell和物理解耦网络框架PhyDNet，将时空预测问题解耦为物理成分和残差成分，并捕获物理成分的物理动态特征；引入注意力门结构在残差成分内剔除不相干特征部分，得到细节特征，对细节特征采用加性注意力进行融合，得到残差动态特征；通过将物理动态特征和残差动态特征进行求和操作融合，并通过解码器还原得到预测结果。本发明通过深度架构PastNet关注物理约束的动态信息，以辅助涉及物理定律的天气预报时空预测任务可以产生更准确的预测结果。

本发明授权一种基于物理注意力时空预测网络的天气预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理注意力时空预测网络的天气预测方法，其特征在于，包括： S1：从覆盖固定区域的动态系统中，以固定频率获取历史数据，根据获取的历史数据定义时空预测问题； S2：根据时空预测问题设计物理成分提取单元PhyCell和物理解耦网络框架PhyDNet，通过物理解耦网络框架PhyDNet将时空预测问题解耦为物理成分和残差成分，通过物理成分提取单元PhyCell捕获物理成分的物理动态特征； S3：引入注意力门结构在残差成分内识别有趣的特征部分和不相关的特征部分，剔除不相干特征部分，得到细节特征，对细节特征采用加性注意力进行融合，得到残差动态特征； 对细节特征采用加性注意力进行融合，得到残差动态特征，包括： 其中，表示残差动态特征，α表示加性注意力，α＝σ2qattr,g；Θatt，σ2表示Sigmoid激活函数，r,g分别表示细节特征，物理动态特征，qatt表示注意力分布期望，Θatt表示哈德玛积，ψ表示线性变换，T表示输入序列的长度，Wr表示细节特征的学习参数，Wg表示物理动态特征的学习参数，bg表示第一偏置项，bψ表示第二偏置项，捕获到的表示细节特征； S4：通过将物理动态特征和残差动态特征进行求和操作融合，并通过解码器还原到观测数据的取值空间R，得到xt+1，完成预测。

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