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龙图腾网恭喜中国海洋大学申请的专利基于全局和局部信息融合的海浪波高智能预测方法及系统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：CN119476641B 。

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：202510024736.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于全局和局部信息融合的海浪波高智能预测方法及系统是由梁馨月;马骏;宋宁;叶敏;牛迪;高伟设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全局和局部信息融合的海浪波高智能预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于海浪波高预测技术领域，公开了基于全局和局部信息融合的海浪波高智能预测方法及系统，该方法首先以海表面径向风场数据和纬向风场数据作为输入，对全球区域进行空间特征提取与融合，得到径向风场融合特征和纬向风场融合特征；然后得到的径向风场融合特征和纬向风场融合特征分别分成不同的子海洋波高预测场，然后对所有的子海洋波高预测场进行特征聚合，得到聚合特征；最后将聚合特征作为输入，进行局部海域精细化海浪波高预测，得到全球区域预测结果。通过本发明提高了波高预测精度，解决了传统方法预测精度不够的问题。

本发明授权基于全局和局部信息融合的海浪波高智能预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于全局和局部信息融合的海浪波高智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、对全球区域进行空间特征提取与融合：以海表面径向风场数据U和纬向风场数据V作为输入，对于每个径向风场数据和纬向风场数据，首先分别利用不同的卷积层处理获得多个尺度下的空间特征，每个尺度下的空间特征分别通过CNN模块和Transformer模块提取局部信息和全局信息，然后将局部信息和全局信息融合，得到融合特征，最后将不同尺度下的融合特征相加，得到径向风场融合特征H和纬向风场融合特征HH；步骤S1具体是，将n个时刻的海表面径向风场数据和纬向风场数据命名为U0，...，Un-1，V0，...，Vn-1作为输入；具体计算过程如下：构造基于不同大小卷积核的卷积层，将径向风场数据U和纬向风场数据V分别利用不同卷积层进行处理，输出多个尺度下的空间特征，对于U，经过不同卷积层conv0、conv1、conv2处理，输出多个尺度下的空间特征F0、F1、F2；之后对F0、F1、F2分别通过CNN模块和Transformer模块提取局部和全局信息，具体计算过程如下：在Transformer模块，基于自注意力机制为F0分配不同的权重并计算权重矩阵，然后利用权重矩阵对不同特征分配不同的关注度，最终得到一个包含特征间相互关系的特征M1；同理，F1、F2经过Transformer模块处理得到M2、M3；在CNN模块中，对F0、F1、F2进行卷积操作，分别得到F3、F4、F5；CNN模块得到的特征F3、F4、F5即为不同尺度下的局部信息，Transformer模块得到的特征M1、M2、M3即为不同尺度下的全局信息；将CNN模块和Transformer模块得到的特征相加进行融合，得到融合特征FU，具体来说F3和M1相加、F4和M2相加、F5和M3相加，融合后的特征分别表示为FU0、FU1、FU2，然后进行卷积操作，分别得到BG0、BG1和BG2，将BG0、BG1和BG2相加得到径向风场融合特征H；同理，对于纬向风场数据V，得到纬向风场融合特征HH；步骤S2、特征聚合：将步骤S1得到的H和HH分别分成不同的子海洋波高预测场，然后对所有的子海洋波高预测场进行特征聚合，得到聚合特征K；步骤S3、局部海域精细化海浪波高预测：将聚合特征K作为输入，首先对子区域中的时空特征在多个尺度视角下实现全局和局部信息提取与融合；然后进行子区域波高的高精度求解；最后将多个子区域预测结果拼接得到全球区域预测结果；步骤S3具体是：将聚合特征K作为输入，首先分别利用不同的卷积层处理获得大尺度下的空间特征R0、中尺度下的空间特征R1、小尺度下的空间特征R2，每个尺度下的空间特征分别通过CNN和Transformer提取局部信息和全局信息，然后将局部信息和全局信息融合，分别得到融合特征FUUU0、FUUU1、FUUU2，不同尺度下的融合特征经过卷积操作恢复成原始大小，分别得到大尺度空间特征BL0、中尺度空间特征BL1和小尺度空间特征BL2，然后将BL0、BL1、BL2分别展平为G0、G1、G2,然后通过交叉注意力操作得到特征矩阵G0G1、G0G2、G1G2，然后将交叉融合的结果映射回与原始特征的形状相同得到G0'、G1'、G2'，然后将G0'、G1'、G2'融合得到最终全球区域预测结果P。

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