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龙图腾网获悉广东省科学院广州地理研究所申请的专利海洋热浪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：CN121093232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511620499.0，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权海洋热浪预测方法是由王亚维;何承炯;张静;周霞;张婷慧;李雪艳;王重洋;韦家怡;蒋夏婷;姜浩设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本海洋热浪预测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种海洋热浪预测方法，通过获取目标海域各个区域的物理变量历史时序数据，通过训练得到的复合模型生成包含未来时间点物理变量预测值的物理变量预测序列，并挖掘得到物理变量关系数据。随后，将物理变量预测序列、物理变量关系数据以及预设任务指令输入热浪分析模块，通过热浪分析模块对输入数据进行精准分析，避免了人工解读时因标准不统一而产生的结论偏差。本申请自动化的分析减少了人工的直接参与，提高了分析效率和标准化程度。最终，通过获取热浪分析模块输出的海洋热浪信息并得到预测结果。

本发明授权海洋热浪预测方法在权利要求书中公布了：1.一种海洋热浪预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标海域各个区域的物理变量历史时序数据；所述物理变量历史时序数据包括若干历史时间点下的物理变量观测值； 将所述各个区域的物理变量历史时序数据输入至预设的复合模型，得到所述各个区域的物理变量预测序列以及物理变量关系数据；其中，所述复合模型用于根据所述物理变量历史时序数据，生成物理变量预测序列以及物理变量关系数据；所述物理变量预测序列包括若干未来时间点的物理变量预测值； 将所述各个区域的物理变量预测序列、所述物理变量关系数据以及预设任务指令，输入至预设的热浪分析模块；其中，所述预设任务指令用于提示所述热浪分析模块根据所述各个区域的物理变量预测序列以及物理变量关系数据，分析得到海洋热浪信息； 获取所述热浪分析模块输出的海洋热浪信息；根据所述海洋热浪信息，得到所述目标海域的海洋热浪预测结果； 所述将所述各个区域的物理变量历史时序数据输入至预设的复合模型，得到所述各个区域的物理变量预测序列以及物理变量关系数据的步骤之前，包括： 获取目标海域的历史观测数据；所述历史观测数据包括所述目标海域各个区域的物理变量时序数据；所述物理变量时序数据包括按时间序列排序的物理变量观测值； 根据所述历史观测数据拆分得到若干历史观测序列以及每个所述历史观测序列对应的目标序列；其中，所述历史观测序列包括各个区域的若干连续的第一历史时间点的物理变量观测值；所述目标序列包括各个区域的若干连续的第二历史时间点的物理变量观测值，且所述第二历史时间点为所述第一历史时间点后续的连续时间点； 根据各个所述历史观测序列以及每个所述历史观测序列对应的目标序列，生成训练数据集；其中，所述训练数据集包括若干训练样本，每个训练样本对应一组历史观测序列，每个训练样本的训练标签为该组历史观测序列对应的目标序列； 将所述训练数据集输入预训练的复合模型进行训练，得到训练完成的复合模型； 所述复合模型包括输入适配器、预训练大模型骨干网络、预测模块以及关系挖掘模块；所述预训练大模型骨干网络包括可训练低秩矩阵；所述输入适配器连接所述预训练大模型骨干网络，所述预训练大模型骨干网络连接所述预测模块和所述关系挖掘模块； 所述输入适配器用于对所述历史观测序列数据进行分解与嵌入处理得到高维特征，将高维特征传输至所述预训练大模型骨干网络； 所述预训练大模型骨干网络用于接收所述高维特征并处理得到高维隐藏状态，将所述高维隐藏状态传输至所述预测模块与所述关系挖掘模块； 所述预测模块用于通过线性映射层将所述高维隐藏状态转换为物理变量预测序列； 所述关系挖掘模块用于通过注意力机制将所述高维隐藏状态转换为物理变量关系数据； 所述关系挖掘模块用于从所述高维隐藏状态中提取预测起始时间点对应的特征向量，作为查询向量；将所述高维隐藏状态中所有历史时间点对应的特征向量，作为键向量； 对所述键向量的最后两个维度执行转置处理，得到转置后键向量；计算所述查询向量与所述转置后键向量的点积相似度，得到关联度分数； 对所述关联度分数在历史时刻维度上执行归一化处理，得到各个历史时间点对应的影响力分数；根据所述影响力分数得到物理变量关系数据。

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广东省科学院广州地理研究所，其通讯地址为：510075 广东省广州市越秀区先烈中路100号大院之一；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”。

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