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龙图腾网获悉北京城市气象研究院申请的专利基于特征挖掘与Seq2Seq模型的超短期辐照度测算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：CN120124015B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510607966.X，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权基于特征挖掘与Seq2Seq模型的超短期辐照度测算方法是由姚旭杰;周荣卫;刘明;王在文;陈敏;韩雷设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征挖掘与Seq2Seq模型的超短期辐照度测算方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于特征挖掘与Seq2Seq模型的超短期辐照度测算方法，该方法包括：通过异常数据清洗规则剔除夜间或持续零辐照度异常数据，采用多变量尺度自适应差分构造方法生成差分特征，并结合时空动态化重构的太阳高度角时序特征，保留其负值以增强相邻日期差异性；利用可学习卷积核提取太阳高度角与气象变量的局部非线性关系，并通过全连接层融合拼接特征；构建CDAtt‑LSTM混合模型，基于Seq2Seq架构，编码器采用双层LSTM处理历史数据，解码器通过跨阶段动态注意力机制融合编码器与解码器历史状态，并引入阶段权重函数。本发明通过物理特征与深度学习的动态耦合，显著提升了辐照度预测的精度与稳定性。

本发明授权基于特征挖掘与Seq2Seq模型的超短期辐照度测算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征挖掘与Seq2Seq模型的超短期辐照度测算方法，其特征在于，包括以下步骤： 数据预处理：对历史气象数据进行清洗，去除异常数据，通过多变量尺度自适应差分构造方法生成差分特征，利用时空动态化重构的太阳高度角时序特征计算太阳高度角，并提取太阳高度角与气象变量的非线性耦合特征； 其中，所述多变量尺度自适应差分构造方法，包括：使用Pandas库中的diff函数，将数据集中的多种气象变量中每个时刻所对应的数据与其n小时前的数据做差分处理，得到一系列差分特征；同时以结果为导向，通过网格搜索的参数优化方法，对于差分尺度以及差分对象做出特例化处理，使差分方法具有多变量和尺度自适应的特点； 其中，所述利用时空动态化重构的太阳高度角时序特征计算太阳高度角，包括： h＝15*t+lon-120°15°-12； δ＝-22.34°*cosN+10*360365； θs＝sin-1coshcosδcoslat-sinδsinlat，其中，h代表太阳时角，根据24小时北京时间t和当地经度lon计算得出；lat代表当地纬度；δ代表太阳赤纬，根据北京日期N计算得出；θs即为计算得出的太阳高度角； 数据读取与样本归一化：采用滑动窗口划分包含连续多个时刻的样本，并进行批归一化处理； CDAtt-LSTM混合模型预测：构建基于Seq2Seq结构的深度学习模型，编码器采用双层LSTM处理历史时刻数据，解码器的子模块包含LSTM、跨阶段动态注意力机制及线性输出层；跨阶段动态注意力机制将编码器隐藏状态与解码器历史隐藏状态动态加权融合，通过阶段权重函数区分不同阶段的预测侧重点，最终输出辐照度预测结果。

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