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！

龙图腾网获悉重庆邮电大学;中国科学院重庆绿色智能技术研究院申请的专利基于局部注意力增强模型的径流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：CN116050652B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310148850.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于局部注意力增强模型的径流预测方法是由刘建伟;李正浩;赵迅逸;刘良辰;曾思栋;吴俊;唐述设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于局部注意力增强模型的径流预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于局部注意力增强模型的径流预测方法，属于时间序列预测领域。该方法包括：获取数据并进行预处理，将处理后的数据输入到训练完成的预测模型中，得到预测的径流序列；其中径流预测模型包括变量选择模块、局部信息增强模块、注意力模块和模型提取模块等。本发明预测模型考虑到径流周期长、变化趋势不规则，不同协变量对结果的影响程度的不同，利用变量选择模块对协变量进行加权，利用局部信息增强模块对径流序列的局部信息进行捕获，使单个时间点的数据获得短期的变化趋势特征，并利用自注意力模块获取变化趋势之间的相似性和注意力信息，并合理设置编码器和解码器的深度以及模型提取模块，实现了在相同可用内存下更精确的预测。

本发明授权基于局部注意力增强模型的径流预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于局部注意力增强模型的径流预测方法，其特征在于，获取径流数据并对其进行预处理，将处理后的数据输入到训练完成的预测模型中，得到预测的径流序列；所述径流预测模型包括变量选择模块、局部信息增强模块、注意力模块和模型提取模块；该方法具体包括以下步骤： S1：准备数据集并预处理； 获取历史径流数据及相关协变量，按照时间维度对齐，并归一化处理；然后按照训练集、验证集和测试集划分； S2：将训练集输入到变量选择模块；变量选择模块通过门控残差网络对输入变量进行变量加权，筛选出对结果贡献更大的相关协变量；所述变量选择模块包括门控残差块GRB和函数；使得每个变量获得操作下的扁平化输入的权重；公式如下： 其中，表示第个变量在时刻的变换后的输入，表示时刻的所有扁平化向量，为变量选择权重，为时刻第个变量经过GRB模块变换后的输出；是时刻所有变量经过变量选择模块的输出，表示变量的数量； S3：将时间序列进行位置编码：位置编码层对输入数据注入位置信息； S4：将位置编码后的序列输入编码器-解码器结构中；其中，编码器-解码器结构包括局部信息增强模块、注意力模块和模型提取模块，编码器的输出用于参与解码器的交叉注意力计算，解码器的输出为预测序列； S5：对预测的结果采用平均绝对误差MAE和纳什相关系数NSE来计算损失函数； S6：对训练模型设置初始学习率，并按Adam算法优化模型衰减学习率； S7：使用验证集的数据验证训练效果，在验证集结果持续下降时提前停止训练，防止过拟合。

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重庆邮电大学;中国科学院重庆绿色智能技术研究院，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2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。