中国船舶集团国际工程有限公司;青岛理工大学兰涛获国家专利权
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龙图腾网获悉中国船舶集团国际工程有限公司;青岛理工大学申请的专利基于卷积注意力长短期神经网络的地下水位多步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：CN117520784B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202311622198.2，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于卷积注意力长短期神经网络的地下水位多步预测方法是由兰涛;张黎明;孙均雨;秦广冲;刘鑫;张法兴设计研发完成，并于2023-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于卷积注意力长短期神经网络的地下水位多步预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于卷积注意力长短期神经网络的地下水位多步预测方法，包括：S10，获取地下水位相关的监测数据，得到多特征监测时序数据；S20，基于多特征监测时序数据，构建多特征监测数据样本张量；S30，建立卷积注意力长短期神经网络模型；S40，基于多特征监测数据样本张量，训练卷积注意力长短期神经网络模型，获得最优模型；S50，将用于预测的监测数据代入最优模型，经模型计算输出多步预测数据。本发明可以结合卷积神经网络、注意力机制和长短期记忆神经网络，是一种混合神经网络模型，可以大大提高未来长时间地下水位的预测精度，为地下水灾害决策制定提供更可靠的数据支持。
本发明授权基于卷积注意力长短期神经网络的地下水位多步预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积注意力长短期神经网络的地下水位多步预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S10，获取地下水位相关的监测数据，得到多特征监测时序数据； S20，基于多特征监测时序数据，构建多特征监测数据样本张量，其中，输入三维张量，张量维度为：批量大小、时间步、特征通道数； S30，建立卷积注意力长短期神经网络模型；所述卷积注意力长短期神经网络模型包括：卷积层、多头自注意力机制层、长短期循环神经网络层、全连接层； S40，基于多特征监测数据样本张量，训练卷积注意力长短期神经网络模型，获得最优模型； S50，将用于预测的监测数据代入最优模型，经模型计算输出多步预测数据；其中，输出结果为三维张量，张量维度为：批量大小、时间步、预测天数。
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