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龙图腾网恭喜中国长江电力股份有限公司申请的专利基于GRU-Attention的长江流域中长期降水预报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：CN119828260B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510307641.X，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权基于GRU-Attention的长江流域中长期降水预报方法是由吴碧琼;黄艳艳;张翘楚;张海荣;袁星;张俊;马凤;孙小山设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GRU-Attention的长江流域中长期降水预报方法在说明书摘要公布了：本发明属于降水预测技术领域，具体提供一种基于GRU‑Attention的长江流域中长期降水预报方法，包括：数据预处理：对设定时间段内的长江上游流域历史降水日数据进行预处理，得到满足设定条件的空间场对应的时间序列记为预测对象；明确长江上游降水的关键预测因子组合；构建GRU‑Attention深度学习模型；设定训练集和测试集，针对每个预测对象的关键预测因子组合进行训练，选定最优超参数组合，得到每个预测对象的最优模型；基于关键预测因子组合及最优预测模型提供实时预测结果。该方法针对长江上游降水演变规律，寻找关键预测因子，构建有效的长江上游降水中长期预测人工智能模型，提高当前长江上游降水次季节预报技巧。

本发明授权基于GRU-Attention的长江流域中长期降水预报方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GRU-Attention的长江流域中长期降水预报方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、数据预处理：对设定时间段内的长江上游流域历史降水日数据进行预处理，将数据按设定条件聚类，得到满足设定条件的空间场对应的时间序列记为预测对象；采用滑动平均和聚类分析进行数据预处理，包括以下步骤：S101、采用滑动平均将日数据计算为旬平均，计算旬距平数据；S102、采用K-means聚类技术，揭示长江上游旬尺度降水时间变化规律的空间分布特征，识别空间上具有一致时间演变规律的区域为聚类关键区，针对每个聚类关键区，将每个聚类关键区的区域平均作为预测对象；步骤二、明确长江上游降水的关键预测因子组合；步骤三、构建GRU-Attention深度学习模型；步骤四、设定训练集和测试集，针对每个预测对象的关键预测因子组合进行训练，选定最优超参数组合，得到每个预测对象的最优预测模型，作为最终的长江上游降水中长期预测人工智能模型；步骤五、基于关键预测因子组合及最优预测模型提供实时预测结果。

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长江电力股份有限公司，其通讯地址为：430014 湖北省武汉市江岸区三阳路88号三阳中心；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”。