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龙图腾网获悉成都信息工程大学申请的专利基于记忆机制的波高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：CN120123846B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510203174.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于记忆机制的波高预测方法是由李孝杰;方腾;肖伟;杨善敏;黄小猛;吴锡设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于记忆机制的波高预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于记忆机制的波高预测方法，属于有效波高预测技术领域，包括以下步骤：S1、获取ERA5有效波高预测数据集；S2、将预处理后的ERA5有效波高预测数据集划分为训练集、验证集和测试集；S3、对训练集进行预处理；S4、生成记忆特征图；S5、对记忆机制Memo模块进行训练；S6、完成对记忆机制Memo模块的检测，利用最终记忆机制Memo模块进行预测。本发明提出的基于记忆机制的波高预测方法在进行波高预测时，在众多主流预测算法中取得了最好的效果，能够更有效地利用历史信息，从而显著提高波高预测的性能和准确性。

本发明授权基于记忆机制的波高预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于记忆机制的波高预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取ERA5有效波高预测数据集； S2、对ERA5有效波高预测数据集进行预处理，将预处理后的ERA5有效波高预测数据集划分为训练集、验证集和测试集； S3、对训练集进行预处理； S4、将预处理后的训练集输入至记忆机制Memo模块中，生成记忆特征图； S5、根据记忆特征图和验证集，对记忆机制Memo模块进行训练； S6、将测试集输入至训练后的记忆机制Memo模块中，完成对记忆机制Memo模块的检测，利用最终记忆机制Memo模块进行预测； 所述S4包括以下子步骤： S41、对预处理后的训练集依次进行卷积处理和下采样处理，得到第一特征图、第二特征图、第三特征图、第四特征图和第五特征图； S42、将第五特征图依次输入至时间编码模块和前馈网络层中，得到时间特征图； S43、将时间特征图组合后输入至自注意力机制网络层，得到时空特征图； S44、将时空特征图输入至记忆机制Memo模块中，得到记忆特征图； 所述S42包括以下子步骤： S421、将第五特征图输入至时间编码模块进行拆分，得到若干个时间片段，组成时间向量； S422、将时间向量输入至前馈网络层中，将时间向量映射至线性层，得到重组向量； S423、利用重组向量得到时间特征图； 所述S43包括以下子步骤： S431、对时间特征图进行分组处理，并对各个小组依次进行归一化处理和卷积处理，得到查询、键和值； S432、计算查询和键之间的相似度，并利用softmax函数将相似度转换为注意力分数； S434、根据注意力分数，对值进行加权求和处理，得到注意力结果； S435、对注意力结果进行重组处理，得到注意力特征图； S436、将时间特征图和注意力特征图进行组合，得到时空特征图； 所述S44包括以下子步骤： S441、提取时空特征图的若干个输入向量； S442、计算输入向量与记忆机制Memo模块中各个记忆向量之间的L2平方距离； S443、将各个输入向量与其最小L2平方距离对应的记忆向量组合，得到实时记忆特征图； S444、通过计算实时记忆特征图与时空特征图之间的平均平方误差，对实时记忆特征图进行更新，得到记忆特征图。

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