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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于稀疏注意力与自适应时序分解的气温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：CN117077008B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202311073697.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于稀疏注意力与自适应时序分解的气温预测方法是由马廷准;杨彬设计研发完成，并于2023-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于稀疏注意力与自适应时序分解的气温预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于稀疏注意力与自适应时序分解的气温预测方法，包括以下步骤：将近期气象观测数据输入至气温预测模型，生成气温预测值；气温预测模型包括数据输入模块、编码器、信息蒸馏模块、解码器和预测信号融合单元，数据输入模块、编码器和解码器中引入自适应时序分解单元和稀疏注意力机制；训练方法包括：获取历史气象观测数据，形成训练样本集，将单位训练样本依次经过数据输入模块、编码器、信息蒸馏模块、解码器和预测信号融合单元得到模型预测值，将模型预测值和单位训练样本中气温标签值进行比较判断，直至模型训练完成。本发明提供的一种基于稀疏注意力与自适应时序分解的气温预测方法，能够捕捉气象观测数据之间的长期依赖关系，提高气温预测精度。

本发明授权一种基于稀疏注意力与自适应时序分解的气温预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于稀疏注意力与自适应时序分解的气温预测方法，其特征在于：包括以下步骤： 将近期气象观测数据输入至训练好的气温预测模型，生成气温预测值； 其中，所述气温预测模型包括数据输入模块、编码器、信息蒸馏模块、解码器和预测信号融合单元，所述数据输入模块、编码器和解码器中引入自适应时序分解单元，所述编码器和解码器中引入稀疏注意力机制； 所述气温预测模型的训练方法包括： 获取历史气象观测数据，对历史气象观测数据进行样本划分，形成训练样本集和测试样本集； 从训练样本集中抽取单位训练样本传输至数据输入模块，单位训样本的结构为{输入数据，气温标签值}，对输入数据进行分解，得到季节项数据，将输入数据中气温维度的数值抽取出来并对其取平均值，形成气温均值信号； 将输入数据和季节项数据作线性映射至高维向量空间，并对其加入位置信息编码和时间信息编码，分别形成编码输入数据和编码季节项数据； 将编码输入数据输入至编码器进行编码处理，得到编码信息，再将编码信息输入至信息蒸馏模块进行压缩处理，得到蒸馏信息； 将编码季节项数据和蒸馏信息输入至解码器进行解码处理，得到趋势项和季节项； 将气温均值信号、趋势项和季节项输入至预测信号融合单元进行融合，得到模型预测值； 将模型预测值和气温标签值输入损失函数MSE计算误差，根据误差判断模型是否收敛，当判断模型收敛时，模型训练完成，否则进行迭代训练，对模型参数进行更新，重复单位样本训练过程。

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