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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种ENSO智能预测方法、装置、设备及存储介质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：CN114861530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202210426383.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种ENSO智能预测方法、装置、设备及存储介质是由袁时金;冯新;穆斌设计研发完成，并于2022-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种ENSO智能预测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种ENSO智能预测方法、装置、设备及存储介质，用于长期ENSO预测，方法包括：基于分段式深度神经网络的ENSO智能预测模型的构建、训练和预测流程和ENSO智能预测装置的描述，通过在深度学习建模过程中针对ENSO演化不同阶段的主导特征分别建模的方式获得了优于传统数值模式的预测准确性和高于传统深度学习模型的稳定性和可解释性。与现有技术相比，本发明具备搭建便捷、准确性高、节约资源等优点，可用于ENSO业务预测，有效提升ENSO预测准确性和预测时长。

本发明授权一种ENSO智能预测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于分段式深度神经网络的ENSO智能预测方法，其特征在于，包括下列步骤： 1依据ENSO演化过程不平衡的特点，构建基于分段式深度神经网络的ENSO智能预测模型； 2对构建的基于分段式深度神经网络的ENSO智能预测模型进行训练； 3确定模型输入数据并对输入数据进行预处理，将预处理后的数据通过基于分段式深度神经网络的ENSO智能预测模型进行ENSO预测； 构建基于分段式深度神经网络的ENSO智能预测模型的具体步骤包括： 11选定所需的ENSO的预测长度，根据切分定位模型，将ENSO预测分为前、后两段； 12依据ENSO在前、后两段不同的演化过程和海气特征，以时空序列预测深度学习模型为基础，分别设计前、后段的专用编码器与解码器； 13依据ENSO在前、后两段不同的演化过程和海气特征，以时空序列预测深度学习模型为基础，为前、后段分别构建加权特征融合器； 14基于步骤12、13构建的结构创建基于分段式深度神经网络的ENSO智能预测模型； 所述切分定位模型的表达式为： 式中，xt为ENSO预测数据集，t为ENSO预测的步长，tseg为前、后段的切分位置，为向下取整函数，seg·为用于计算前、后段切分位置的模型，fseg为seg·的斜率。

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