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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利一种融合时间特征和交叉注意力的短期风速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：CN115688602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211431816.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种融合时间特征和交叉注意力的短期风速预测方法是由艾非凡;马飒飒;张磊;冯国策;张宇杰设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合时间特征和交叉注意力的短期风速预测方法在说明书摘要公布了：本发明为一种融合时间特征和交叉注意力的短期风速预测方法，该预测方法包括以下内容：使用滑动窗口，对风速数据集进行样本分割，针对分割后的样本进行特征归一化处理，获得风速序列、风向角的正弦值、风向角的余弦值、环境温度以及相应的时间戳，提取时间戳信息，并对时间戳信息进行不同时间单位的周期性编码，获得数值在[‑1,1]范围内的时间特征；对风速序列、风向角的正弦值、风向角的余弦值、环境温度及时间戳转换特征后的时间特征进行特征分组；构建CA‑LSTM‑TCN模型。通过加入时间编码特征，可以提升模型对风速序列周期信息的记忆和学习能力，在输入时间序列较长时，LSTM、TCN等网络仍能有效处理长期的时序信息，提高了风速预测的准确性。

本发明授权一种融合时间特征和交叉注意力的短期风速预测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合时间特征和交叉注意力的短期风速预测方法，其特征在于，该预测方法的过程是： 使用滑动窗口，对风速数据集进行样本分割，针对分割后的样本进行特征归一化处理，获得风速序列、风向角的正弦值、风向角的余弦值、环境温度以及相应的时间戳，提取时间戳信息，并对时间戳信息进行不同时间单位的周期性编码，获得数值在[-1,1]范围内的时间特征； 对风速序列、风向角的正弦值、风向角的余弦值、环境温度及时间戳转换特征后的时间特征进行特征分组，第一组为时间特征，第二组为风速序列，第三组为其他协变量特征，其他协变量特征包括风向角的正弦值、风向的余弦值和环境温度，共三组； 将分组后的三组数据分别输入三个分支的全连接网络，提取浅层特征，第一组的时间特征和第二组的风速序列分别经过第一全连接分支和第二全连接分支处理后通过第一个交叉注意力模块进行融合，同时第二组的风速序列和第三组的其他协变量特征分别经过第二全连接分支和第三全连接分支处理后通过第二个交叉注意力模块进行融合；第一个交叉注意力模块和第二个交叉注意力模块的输出结果经平均池化处理后分别输入并联的LSTM网络和TCN网络中； LSTM网络和TCN网络的输出通过第三个交叉注意力模块进行特征融合后，将融合后的特征的最后两个维度的特征展开形成一个维度的特征，最后经一个全连接输出层获得最终的风速预测值。

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