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龙图腾网恭喜中国海洋大学申请的专利基于大型语言模型的海浪波高预测方法、系统及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：CN119622275B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510151859.0，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于大型语言模型的海浪波高预测方法、系统及介质是由聂婕;吕材超;宋宁;王鑫;孙正雅;王岚君设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大型语言模型的海浪波高预测方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明属于海浪波高预测技术领域，公开了基于大型语言模型的海浪波高预测方法、系统及介质，包括S1、地理位置编码的步骤：对海浪波高数据进行地理位置编码，生成融合地理位置信息的海浪波高数据；S2、基于注意力机制的海浪波高语义特征编码的步骤：对步骤S1输出的海浪波高数据进行自编码，输出海浪自编码特征，对海浪物理场特征进行自编码，输出词向量特征，利用跨模态注意力机制实现海浪自编码特征和词向量特征之间的交互，输出领域特定语义特征；S3、基于海浪波高领域提示词驱动的大型语言模型预测的步骤：将领域特定语义特征输入到大型语言模型中，输出预测特征。通过本发明有效挖掘海浪复杂时空变化信息，实现海浪波高的精确预测。

本发明授权基于大型语言模型的海浪波高预测方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.基于大型语言模型的海浪波高预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、地理位置编码的步骤：将输入的海浪波高数据x进行地理位置编码，生成地理位置信息，并与原始的海浪波高数据x融合，得到融合了地理位置信息的海浪波高数据S2、基于注意力机制的海浪波高语义特征编码的步骤：对进行自编码，输出海浪自编码特征FAE，对海浪物理场特征进行自编码，输出词向量特征Fword，利用跨模态注意力机制实现海浪自编码特征FAE和词向量特征Fword之间的交互，输出领域特定语义特征FSE；步骤S2具体包括：领域特定的时空特征自编码、词向量的自编码，以及基于注意力机制的领域特定语义特征编码的步骤；所述领域特定的时空特征自编码的步骤是通过多尺度的特征提取与融合机制，对进行自编码，整合来自不同空间尺度的信息，输出海浪自编码特征FAE；所述词向量的自编码的步骤是将海浪物理场特征与自然语言模态对齐，输出词向量特征Fword；所述基于注意力机制的领域特定语义特征编码的步骤是利用跨模态注意力机制实现海浪自编码特征FAE和词向量特征Fword之间的交互，输出领域特定语义特征FSE；S3、基于海浪波高领域提示词驱动的大型语言模型预测的步骤：将领域特定语义特征FSE输入到大型语言模型中，通过领域特定提示词Fprompt以从领域知识的角度引导特征的解释过程，以实现基于领域知识的特征深度分析，输出预测特征，得到预测的海浪波高。

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中国海洋大学，其通讯地址为：266100 山东省青岛市崂山区松岭路238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”。