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龙图腾网获悉四川省人工智能研究院(宜宾)申请的专利一种基于注意力机制的级联LSTM短临降雨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：CN116381690B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202310337088.5，技术领域涉及：G01S13/95；该发明授权一种基于注意力机制的级联LSTM短临降雨预测方法是由佘磊;赵磊;邵杰设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的级联LSTM短临降雨预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力机制的级联LSTM短临降雨预测方法，包括：将去噪后的图数据集输入至SAC‑LSTM模型中，得到t+1时刻的预测雷达回波图数据集；对t+1时刻的真实图数据集和预测图数据集进行损失对比，得到第一对比结果；分别将t+1时刻的真实雷达回波图数据集和t+1时刻的预测雷达回波图数据集输入至对抗生成网络，得到第一特征图数据集和第二特征图数据集；对第一特征图数据集和第二特征图数据集进行损失比较，得到第二比较结果；更新SAC‑LSTM模型的损失函数，利用更新后的SAC‑LSTM模型对当前输入图数据集进行预测再进行Z‑R变换；利用变换结果进行降雨预测。

本发明授权一种基于注意力机制的级联LSTM短临降雨预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的级联LSTM短临降雨预测方法，其特征在于，所述基于注意力机制的级联LSTM短临降雨预测方法包括：S1：对t时刻的历史雷达回波图数据集进行清洗和去噪，得到去噪后的图数据集；S2：将所述去噪后的图数据集输入至SAC-LSTM模型中，得到t+1时刻的预测雷达回波图数据集；S3：对t+1时刻的真实雷达回波图数据集和所述t+1时刻的预测雷达回波图数据集进行MSE损失对比，得到第一比较结果；S4：分别将所述t+1时刻的真实雷达回波图数据集和所述t+1时刻的预测雷达回波图数据集输入至对抗生成网络，进行卷积操作，得到去噪后的图数据集所对应的第一特征图数据集和所述t+1时刻的预测雷达回波图数据集所对应的第二特征图数据集；S5：对所述第一特征图数据集和所述第二特征图数据集进行感知学习损失比较和对抗损失比较，得到第二比较结果；S6：利用所述第一比较结果和所述第二比较结果更新所述SAC-LSTM模型的损失函数，得到更新后的SAC-LSTM模型；S7：利用所述更新后的SAC-LSTM模型对当前输入雷达回波图数据集进行预测，得到雷达回波预测图像；S8：对雷达回波预测图像进行Z-R变换，得到变换结果；S9：利用所述变换结果进行降雨预测。

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四川省人工智能研究院(宜宾)，其通讯地址为：644000 四川省宜宾市宜宾临港经济技术开发区长江北路西段附二段430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”。