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龙图腾网获悉南京信息工程大学;蓝湾海洋资源开发技术创新中心申请的专利基于多尺度注意力残差块和sadeWOA算法的降水数据降尺度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：CN120765467B 。

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：202511277151.6，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权基于多尺度注意力残差块和sadeWOA算法的降水数据降尺度方法是由秦华旺;罗邵东;徐倩设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度注意力残差块和sadeWOA算法的降水数据降尺度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度注意力残差块和sadeWOA算法的降水数据降尺度方法，涉及气象数据处理技术领域，包括：获取气象数据和地形数据；构建多尺度注意力残差块；构建上采样模块，采取sub‑pixelconvolution方法并另外增加卷积层以减少图像的块状伪影，提升数据质量；构建地形数据融合层，融入地形数据增强特征表示；构建TERAN模型；使用训练集和sadeWOA算法优化模型参数和超参数，利用训练后的模型处理低分辨率的数据，生成高分辨率的数据。本发明方法的问题，本发明方法通过深度学习和注意力机制增强模型对非线性气象过程的解析精度，有效提高了对局地极端降水事件的捕捉能力。

本发明授权基于多尺度注意力残差块和sadeWOA算法的降水数据降尺度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度注意力残差块和sadeWOA算法的降水数据降尺度方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取气象数据和地形数据，提取目标区域的降水信息，得到原始低分辨率数据，并对数据进行预处理，划分为训练集和测试集； 步骤2、利用通道注意力块、空间注意力块及跳跃连接构建多尺度注意力残差块，将输入的低分辨率数据经过卷积层进行特征提取后进入多尺度注意力残差块，先通过通道注意力块筛选重要通道，再通过空间注意力块定位关键空间位置，得到低分辨率特征图； 步骤3、构建上采样模块，输入低分辨率特征图，采取亚像素卷积方法将输入特征图的通道维度转换为空间维度，并增加卷积层以减少图像的块状伪影； 步骤4、构建地形数据融合层，融入地形数据增强特征表示； 步骤5、构建TERAN模型，基于步骤2多尺度注意力残差块、步骤3上采样模块和步骤4地形数据融合层构建地形增强残差注意力网络，对输入的原始低分辨率数据进行降尺度处理； 步骤6、使用训练集和sadeWOA算法优化TERAN模型超参数，包括：多尺度残差块层数、学习率、跳跃连接开关，训练TERAN模型寻找性能最佳组，利用训练后的TERAN模型处理低分辨率的数据，生成高分辨率的降水数据，包括如下子步骤： 步骤601、初始化参数：设置最大迭代次数，鲸鱼种群大小，搜索空间下界和上界，随机初始化鲸鱼种群，使用均匀分布在搜索空间范围内的随机数确定每个个体初始位置；设置变异因子随迭代递减、交叉概率随迭代递增，并计算初始适应度； 步骤602、包围猎物阶段，计算系数向量和，公式如下： ； ； 更新鲸鱼位置，公式如下： ； ； 其中，参数是用于控制算法收敛过程的系数，为当前迭代次数，是当前解的位置，是当前最优解的位置，为新位置，为中间变量； 步骤603、生成随机概率数p： 若p＜0.5进行收缩包围，使用包围猎物阶段的，通过降低值实现收缩包围； 若p≥0.5进行螺旋更新，公式如下： ； ； 其中，为常数，用于定义对数螺线的形状，为之间的随机数，表示最优个体与第i个个体之间的距离； 步骤604、进行变异操作，公式如下： ； 其中，为随机选择种群中的个体索引，表示变异因子； 进行二项式交叉：对每个维度进行操作，将变异个体与父代个体进行交叉，选择更优解，公式如下： ； 其中，参数，参数用于确保至少一个维度更新，为交叉概率，表示变异后的个体； 步骤605、更新边界约束： ； 若或，则将设为边界值，计算新位置适应度： ； 若小于第i个个体的适应度，则更新： ； 其中，函数表示限制在[]，函数表示适应度函数，表示每个个体当前的适应度值； 步骤606、返回步骤602，循环直到迭代次数结束，并更新全局最优解： ； 步骤607、将得到最优超参数组合应用到TERAN模型，输入低分辨率降水数据得到高分辨率降水数据，并输出。

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