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龙图腾网获悉珠海翔翼航空技术有限公司申请的专利一种大气湿度预测方法、系统及设备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：CN120744391B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511181960.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种大气湿度预测方法、系统及设备是由陈璞;张璇;陈想;马玲;李庆伟设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大气湿度预测方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本申请属于数据处理领域，具体涉及了一种大气湿度预测方法、系统及设备，旨在解决如何结合人工智能预测大气湿度的问题。本申请包括：获取飞机飞行过程中的时序数据；以时序数据的切片数据作为时间卷积网络的输入数据，生成膨胀卷积输出特征；通过第一动态权重对温度和气压之间的关联特征以及膨胀卷积输出特征进行加权融合，生成卷积特征向量；基于不同高度下的时序数据生成的高度层特征矩阵，以及卷积特征向量，通过多头注意力模型生成注意力特征向量；通过第二动态权重对卷积特征向量和注意力特征向量进行加权融合，预测大气湿度。本申请能够覆盖多尺度特征，实现全面的数据处理，通过飞行过程中的已有数据预测未来的大气湿度。

本发明授权一种大气湿度预测方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种大气湿度预测方法，其特征在于，包括： 获取飞机飞行过程中的时序数据，其中，所述时序数据包括飞行数据和大气湿度，所述飞行数据至少包括空气压缩后的温度和气压； 以所述时序数据的切片数据作为时间卷积网络的输入数据，对所述输入数据进行膨胀卷积，生成膨胀卷积输出特征； 通过第一动态权重对温度和气压之间的关联特征以及所述膨胀卷积输出特征进行加权融合，生成卷积特征向量，其中，所述第一动态权重根据所述关联特征和所述输入数据生成； 基于不同高度下的时序数据生成的高度层特征矩阵，以及所述卷积特征向量，通过多头注意力模型生成注意力特征向量； 通过第二动态权重对所述卷积特征向量和所述注意力特征向量进行加权融合，预测大气湿度，其中，所述第二动态权重根据所述卷积特征向量和所述注意力特征向量生成； 其中，所述生成膨胀卷积输出特征，包括： 在不同飞行阶段，基于飞机的空速确定膨胀率，其中，所述膨胀率用于调节时间卷积网络的感受野； 基于不同飞行阶段的膨胀率对所述输入数据进行膨胀卷积，生成膨胀卷积输出特征； 所述预测大气湿度，包括： 在不同飞行阶段，对所述时序数据进行标准化和独热编码，得到辅助特征； 将所述卷积特征向量、所述注意力特征向量和所述辅助特征拼接，得到第二联合特征； 通过对所述第二联合特征进行线性变换，生成所述第二动态权重； 对所述卷积特征向量进行线性变换，得到第一湿度参数； 对所述注意力特征向量进行线性变换，得到第二湿度参数； 以所述第二动态权重作为所述第一湿度参数的系数，以所述第二动态权重的互补权重作为所述第二湿度参数的系数，对所述第一湿度参数和所述第二湿度参数进行加权求和，得到所述预测大气湿度； 所述通过多头注意力模型生成注意力特征向量，包括： 以所述卷积特征向量作为查询特征，以高度层特征矩阵作为键特征和值特征，通过多头注意力模型生成所述注意力特征向量。

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