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龙图腾网获悉湘潭大学申请的专利基于编码解码时空Transformer模型的全球电离层TEC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：CN120144967B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510592084.0，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于编码解码时空Transformer模型的全球电离层TEC预测方法是由柳文;罗智进;姚志强;邓忠新;夏金玉设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于编码解码时空Transformer模型的全球电离层TEC预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于编码解码时空Transformer模型的全球电离层TEC预测方法，属于电离层总电子含量预测技术领域，包括步骤：S1：获取并预处理TEC、Dst、Kp、SSN和F10.7数据，制作样本并将数据划分为训练集、验证集和测试集；S2：构建基于编码解码时空Transformer模型，编码器由多分支卷积层和时空Transformer层组成，解码器由卷积解码层构成；S3：使用训练集训练模型，通过损失函数优化参数，利用验证集调优，使用测试集评估性能和泛化能力。本发明显著提高了全球TEC预测精度，在恶劣空间天气条件下能保持较高的预测性能与鲁棒性，实现了时空局部特征与全局特征的高效提取。

本发明授权基于编码解码时空Transformer模型的全球电离层TEC预测方法在权利要求书中公布了：1.基于编码解码时空Transformer模型的全球电离层TEC预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取并预处理TEC、Dst、Kp、SSN和F10.7数据，制作样本并将数据划分为训练集、验证集和测试集；其中，TEC为总电子含量，Dst为扰动风暴时间指数，Kp为行星K指数，SSN为太阳黑子数，F10.7为太阳F10.7辐射指数， S2：构建基于编码解码时空Transformer模型，其中，编码器由多分支卷积层和时空Transformer层组成，时空Transformer层由空间Transformer层和时间Transformer层组成，负责提取局部时空特征并建模全局依赖，通过将输入数据输入多分支卷积层，进行时空局部特征的提取，将多分支卷积层输出的数据传入时空Transformer层，数据经过维度重塑、卷积嵌入和空间位置编码处理后，传递至空间Transformer层，该层通过自注意力机制提取全局空间特征，空间Transformer层的输出经维度重塑和转置以及时间位置编码后，输入到时间Transformer层，该层通过自注意力机制捕捉时间依赖关系，提取全局时间特征，解码器由卷积解码层构成，负责将编码器提取的特征解码并生成TEC预测结果； 多分支卷积层包括两个并行子分支：第一个子分支为一层Conv3D+BN+ReLU单元，通道数为32，第二个子分支为三层堆叠的Conv3D+BN+ReLU单元，通道数分别为16、32、64，最后将两个并行子分支的输出在通道维度进行拼接再通过一层Conv3D+BN+ReLU单元，其中，Conv3D表示三维卷积，BN表示批量归一化，ReLU表示修正线性单元，“+”表示多个操作的顺序执行； 空间Transformer层和时间Transformer层均由6层Transformer编码器组成，每层编码器由多头自注意力模块和多层感知器模块堆叠而成，每个模块前应用层归一化，并在每个模块后添加残差连接； 卷积嵌入时，通过二维卷积，对维度为（）的数据进行卷积，得到形状为的输出；将空间维度展平为一维序列，得到形状为的嵌入数据，其中，，，卷积核大小为，步长与窗口大小一致； 卷积解码层由两层UpSampling+Conv3D+BN+ReLU单元、一层UpSampling+Conv3D+ReLU单元和一层Conv3D+ReLU单元按顺序连接构成，其中，UpSampling表示上采样； S3：使用训练集训练模型，通过损失函数优化参数，利用验证集调优，最后使用测试集评估性能和泛化能力。

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湘潭大学，其通讯地址为：411105 湖南省湘潭市雨湖区西郊羊牯塘；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”。