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龙图腾网获悉崂山国家实验室申请的专利基于多特征融合的多要素海洋观测数据预测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：CN120653940B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511156353.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于多特征融合的多要素海洋观测数据预测方法是由赵朋辉;孔庆霖;李文庆;宋苗苗;苗斌;郑珊珊设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多特征融合的多要素海洋观测数据预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多特征融合的多要素海洋观测数据预测方法，属于海洋观测数据智能处理技术领域。方法包括：收集多要素海洋观测数据并预处理，创建分析数据集；提取数据特征、时序特征和频域特征；分别采用时间卷积神经网络、长短期记忆网络和卷积神经网络处理三类特征，获得对应特征向量；利用注意力机制确定各特征向量的注意力分数，融合得到融合特征；采用自编码器分析处理融合特征；输出多要素海洋观测数据的预测结果。本发明提供的基于多特征融合的多要素海洋观测数据预测方法综合多维度特征，提升了海洋观测数据预测的准确性与可靠性，具有良好应用前景。

本发明授权基于多特征融合的多要素海洋观测数据预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征融合的多要素海洋观测数据预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、收集多要素海洋观测数据并进行预处理，创建分析数据集； S2、提取所述多要素海洋观测数据的数据特征、时序特征和频域特征；其中，所述数据特征通过图神经网络提取，所述图神经网络包括至少两个节点以及至少一条连接于两个节点之间的边，每一所述节点代表一种观测要素，每一所述边代表其连接的两个节点之间的关联性，在相同的时间间隔下构建多个图网络以形成多要素海洋观测数据集的数据关联模型，将数据关联模型的输出作为所述数据特征；所述时序特征通过注意力机制图网络提取，注意力机制图网络包括至少两个节点以及至少一条连接于两个节点之间的边，每一所述节点代表每个时间点对应的多要素观测数据，每一所述边对应一注意力分数，所述注意力分数代表所述边连接的两个节点的相关程度，通过构建多个注意力机制图网络以形成多要素海洋观测数据集的时序关联模型，将时序关联模型的输出作为时序特征；所述频域特征通过小波变换提取； S3、采用时间卷积神经网络、长短期记忆网络和卷积神经网络分别对所述数据特征、时序特征和频域特征进行处理，获得数据特征向量、时序特征向量和频域特征向量； S4、利用注意力机制对数据特征向量、时序特征向量和频域特征向量进行融合处理，确定数据特征向量、时序特征向量和频域特征向量的注意力分数，获得融合特征； S5、采用自编码器对融合特征进行分析处理； S6、输出多要素海洋观测数据的预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人崂山国家实验室，其通讯地址为：266237 山东省青岛市即墨区问海中路168号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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