发明专利已授权

基于递归门控卷积和注意力机制改进的ENSO时空预测方法

Name: 基于递归门控卷积和注意力机制改进的ENSO时空预测方法
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 2023103123125
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310312312.5 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2023-03-28

公开号

CN116307224B

公开日

2026-04-07

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , G06N3_0455 , G06N3_0442 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

气候预测, 海洋监测, 灾害预警, 气象服务

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摘要

本发明公开了基于递归门控卷积和注意力机制改进的ENSO时空预测方法，包括如下步骤，S1、构建ENSO样本数据集；S2、构建密集卷积(Dense Block)模块增强特征传播降低参数数量；S3、构建利用Attention机制改进的MIMG‑Encoder‑Decoder架构；S4、转置卷积恢复特征图的原始大小；S5、构建并训练ENSO时空预测模型；S6、预测时空序列。本发明通过多层密集卷积模块可以很好的提取时空序列数据的高维空间特征，抑制非必要的冗余特征。改进后的MIMG模块能够更好的学习到ENSO数据时空演化的高阶非平稳性。本发明提出的ENSO时空预测模型架构理论上适用于所有的时空序列。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN116307224B

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平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种结合卷积神经网络和Transformer的遥感影像变化检测方法

当前第 / 件

一种低交叉极化vivaldi天线

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