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龙图腾网获悉自然资源部第一海洋研究所;中国石油大学(华东)申请的专利一种基于多尺度频域增强的海表温度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：CN120181132B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510660120.2，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权一种基于多尺度频域增强的海表温度预测方法是由周之璇;孙伟富;张煜昊;王冰馨;杨梦;王武礼设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度频域增强的海表温度预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及海表温度预测技术领域，公开了一种基于多尺度频域增强的海表温度预测方法，包括如下步骤：将ERA5再分析数据获得的海表温度数据集进行预处理，并划分为训练集、验证集和测试集；将训练集的数据输入到深度学习模型MFE‑ConvLSTM中进行训练，使用验证集调整参数，最后用测试集进行评估；深度学习模型MFE‑ConvLSTM由多尺度频域增强模块、卷积长短期记忆网络模块组成；将待预测海域的海表温度数据进行预处理后，输入到评估合格的模型中进行海表温度预测。本发明所公开的方法通过多尺度频域增强机制有效捕获海陆交界处复杂的时空变化特征，从而在提升局域预测精度的同时，实现全海域范围内预测稳定性的显著提升。

本发明授权一种基于多尺度频域增强的海表温度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度频域增强的海表温度预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，将欧洲中期天气预报中心的ERA5再分析数据获得的海表温度数据集进行预处理，并划分为训练集、验证集和测试集； 步骤2，将训练集的数据输入到深度学习模型MFE-ConvLSTM中进行训练，使用验证集调整参数，最后用测试集的数据对模型精度进行评估； 所述深度学习模型MFE-ConvLSTM由多尺度频域增强模块、卷积长短期记忆网络模块两部分组成； 所述多尺度频域增强模块包括三条并行支路，每条支路包含主支路和副支路；每条主支路由多尺度循环膨胀卷积模块、频域空间联合注意力模块顺序连接构成；三条主支路分别配置膨胀率为1、2、4的循环膨胀卷积；副支路通过卷积核大小为1×1×1的3D卷积核调整通道维度；副支路与主支路的输出进行逐元素相加，然后经过ReLU激活函数进行特征融合与非线性增强；将三路并行支路输出的通道特征沿通道维度拼接，形成复合多尺度特征张量，随后采用1×1×1的3D卷积核将拼接后的高维特征投影至目标维度，经ReLU激活后再输入至1×1×1的3D卷积核后输出； 所述卷积长短期记忆网络模块包括ConvLSTM2D层以及1×1二维卷积层两个关键部分；ConvLSTM2D层内部通过时间维度递归展开多个ConvLSTM单元处理输入序列，每个ConvLSTM单元含输入门、遗忘门、输出门及候选记忆单元，输出通道为24，均通过卷积核大小为3×3，步长为1的卷积操作实现门控与状态更新，在保持输入空间分辨率的同时完成时序建模；1×1卷积层用于实现多通道特征的融合后输出； 步骤3，将待预测海域的海表温度数据进行预处理后，输入到评估合格的模型中进行海表温度预测。

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自然资源部第一海洋研究所;中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266100 山东省青岛市崂山区仙霞岭路6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”。