买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜江西师范大学申请的专利一种基于序列分割与频域注意力的天气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：CN119167067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411663201.X，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于序列分割与频域注意力的天气数据预测方法是由王千;陈华;李宏伟;叶友辉;吴子煌;周新宇设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于序列分割与频域注意力的天气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序列分割与频域注意力的天气数据预测方法，包括：S1：构建天气数据集；S2：构建基于informer模型的天气预测模型；导入天气数据至编码器中的PatchTST局部特征提取模块，获取分割后的局部特征；S3：导入步骤S2中的局部特征至DCT频域注意力模块，获得增强频域特征；同时导入步骤S2中的局部特征至多头稀疏注意力模块，获取稀疏注意力特征；S4：编码器前馈层将步骤S3中的增强频域特征和稀疏注意力特征通过学习因子进行拼接，并通过维度转换获取第一前馈层输出；S5：导入第一前馈层输出至解码器中，获取预测的天气数据；S6：构建损失函数，最小化损失函数以优化模型。本发明能完成对天气数据的短期波动与长期趋势的精准捕捉。

本发明授权一种基于序列分割与频域注意力的天气数据预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于序列分割与频域注意力的天气数据预测方法，其特征在于，包括：步骤S1：构建天气数据集，数据集包括若干天气数据；步骤S2：构建基于informer模型的天气预测模型，模型包括串联叠加的编码器和解码器，编码器包括PatchTST局部特征提取模块、DCT频域注意力模块、多头稀疏注意力模块和编码器前馈层；导入天气数据至编码器中的PatchTST局部特征提取模块，将长序列格式的天气数据划分为若干个子序列以捕捉局部特征，获取分割后的局部特征；步骤S3：导入步骤S2中的局部特征至DCT频域注意力模块，应用离散余弦变换提取频域低频信息，进一步过滤高频噪声，获得增强频域特征；同时导入步骤S2中的局部特征至多头稀疏注意力模块，获取稀疏注意力特征；步骤S4：编码器前馈层将步骤S3中的增强频域特征和稀疏注意力特征通过学习因子进行拼接，并通过维度转换获取第一前馈层输出；步骤S5：导入第一前馈层输出至解码器中，获取第二前馈层输出，也即预测的天气数据；步骤S6：构建损失函数，最小化损失函数以优化模型。

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江西师范大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市高新技术开发区紫阳大道99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”。