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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种风速预测方法、装置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：CN120805076B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511285320.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种风速预测方法、装置及存储介质是由钱巍巍;于彪;陆振宇设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风速预测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种风速预测方法、装置及存储介质，属于风速预测技术领域，方法包括获取目标区域中多个气象站采集的多变量气象时间序列后进行预处理，所述多变量气象时间序列包括按时序排列的多个气象要素的值；将预处理后的多变量气象时间序列输入到训练好的风速预测模型中，得到未来设定时间步的风速预测结果；其中，风速预测模型引入了基于频域多层感知机的多尺度可分解混合模块、基于超变量图与空间图的多层图卷积网络和基于倒置文本嵌入的Informer预测模块。本发明通过引入上述模块实现对多变量属性及其复杂交互关系和多时间尺度特征的提取，实现模型轻量化，以解决现有技术中存在的准确性低和效率低的问题。

本发明授权一种风速预测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种风速预测方法，其特征在于，包括： 获取目标区域中多个气象站采集的多变量气象时间序列后进行预处理，所述多变量气象时间序列包括按时序排列的多个气象要素的值； 将预处理后的多变量气象时间序列输入到训练好的风速预测模型中； 通过所述风速预测模型的多尺度可分解混合模块对预处理后的多变量气象时间序列进行多尺度增强，得到多尺度增强序列； 将所述多尺度增强序列输入至所述风速预测模型的多层图卷积网络，以气象变量的值代表节点、由节点间的特征相似性确定节点间的邻接关系，在超变量图中通过频域图卷积提取多尺度增强序列中的变量交互特征；将变量交互特征作为空间图的节点特征，以气象站代表节点、由节点间的地理距离相关性确定节点间的邻接关系，在空间图中通过残差图卷积提取多尺度增强序列中的时空特征； 通过所述风速预测模型的预测模块对时空特征进行倒置文本嵌入和低秩稀疏注意力操作得到注意力矩阵，将所述注意力矩阵输入到层归一化和前馈神经网络得到变量融合高维特征； 通过所述风速预测模型的全连接层将变量融合高维特征转化为风速预测结果。

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