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龙图腾网恭喜安徽省公共气象服务中心申请的专利一种基于GraphSAGE-LSTM的大雾临近预报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：CN119471862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202510051834.3，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权一种基于GraphSAGE-LSTM的大雾临近预报方法及系统是由汪翔;王传辉;罗希昌;刘宜轩;苗开超;侍永乐;董方有;周建平;程天奇设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GraphSAGE-LSTM的大雾临近预报方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于GraphSAGE‑LSTM的大雾临近预报方法及系统，方法包括：采集原始气象数据，按照预置时间间隔、阈值数据，检测并剔除原始气象数据中的异常数据，得到适用气象数据；选取不少于2个适用大雾发生过程信息，采集时空信息，根据时空信息及适用气象数据以及适用大雾发生过程信息，处理得到时序数据，据以构建数据集；以气象观测站点作为图节点，利用预置逻辑以及节点间距离阈值，构建邻接矩阵，获取观测站点图结构；构建并利用归纳式图神经网络模型，处理得到周边气象要素的空间分布特征，据以处理得到大雾临近预报结果。本发明解决了难以有效提取站点数据之间的空间信息的技术问题。

本发明授权一种基于GraphSAGE-LSTM的大雾临近预报方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于GraphSAGE-LSTM的大雾临近预报方法，其特征在于，包括：S1、采集原始气象数据，按照预置时间间隔、阈值数据，检测剔除原始气象数据中的异常数据，得到适用气象数据；S2、选取不少于2个适用大雾发生过程信息，采集时空信息，根据时空信息、适用气象数据及适用大雾发生过程信息，处理得到时序数据，构建数据集；S3、以气象观测站点作为图节点，利用预置逻辑及节点间距离阈值，构建邻接矩阵，获取观测站点图结构；S4、构建并利用归纳式图神经网络模型，从观测站点图结构中，提取每个批次中，每个图节点的空间特征，利用时序神经网络提取每个批次中，图节点的时间特征，根据空间特征、时间特征，从局部邻居信息中处理得到新节点标签，利用时序数据、新节点标签，处理得到周边气象要素的空间分布特征，处理得到大雾临近预报结果；其中，利用归纳式图神经网络模型，在每个时间步中，利用LSTM门控机制结合当前时间步t的给定输入特征xt，以及邻居节点的聚合信息，更新图节点的隐藏状态、细胞状态；设置遗忘门： 设置输入门： 设置候选细胞状态： 更新细胞状态： 设置输出门： 更新隐藏状态： 式中，为上一时刻的隐藏状态；Wf为遗忘门的权重矩阵；Winput为输入门的权重矩阵；WC为细胞状态的权重矩阵；Wo为输出门的权重矩阵；bf为遗忘门的偏置向量；binput为输入门的偏置向量；bC为细胞状态的偏置向量；bo为输出门的偏置向量；σ为Relu激活函数。

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安徽省公共气象服务中心，其通讯地址为：230031 安徽省合肥市史河路16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”。