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龍圖騰網獲悉湘潭大學申請的專利基于編碼解碼時空Transformer模型的全球電離層TEC預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120144967B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510592084.0，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權基于編碼解碼時空Transformer模型的全球電離層TEC預測方法是由柳文;羅智進;姚志強;鄧忠新;夏金玉設計研發完成，并于2025-05-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于編碼解碼時空Transformer模型的全球電離層TEC預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于編碼解碼時空Transformer模型的全球電離層TEC預測方法，屬于電離層總電子含量預測技術領域，包括步驟：S1：獲取并預處理TEC、Dst、Kp、SSN和F10.7數據，制作樣本并將數據劃分為訓練集、驗證集和測試集；S2：構建基于編碼解碼時空Transformer模型，編碼器由多分支卷積層和時空Transformer層組成，解碼器由卷積解碼層構成；S3：使用訓練集訓練模型，通過損失函數優化參數，利用驗證集調優，使用測試集評估性能和泛化能力。本發明顯著提高了全球TEC預測精度，在惡劣空間天氣條件下能保持較高的預測性能與魯棒性，實現了時空局部特征與全局特征的高效提取。

本發明授權基于編碼解碼時空Transformer模型的全球電離層TEC預測方法在權利要求書中公布了：1.基于編碼解碼時空Transformer模型的全球電離層TEC預測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：獲取并預處理TEC、Dst、Kp、SSN和F10.7數據，制作樣本并將數據劃分為訓練集、驗證集和測試集；其中，TEC為總電子含量，Dst為擾動風暴時間指數，Kp為行星K指數，SSN為太陽黑子數，F10.7為太陽F10.7輻射指數， S2：構建基于編碼解碼時空Transformer模型，其中，編碼器由多分支卷積層和時空Transformer層組成，時空Transformer層由空間Transformer層和時間Transformer層組成，負責提取局部時空特征并建模全局依賴，通過將輸入數據輸入多分支卷積層，進行時空局部特征的提取，將多分支卷積層輸出的數據傳入時空Transformer層，數據經過維度重塑、卷積嵌入和空間位置編碼處理后，傳遞至空間Transformer層，該層通過自注意力機制提取全局空間特征，空間Transformer層的輸出經維度重塑和轉置以及時間位置編碼后，輸入到時間Transformer層，該層通過自注意力機制捕捉時間依賴關系，提取全局時間特征，解碼器由卷積解碼層構成，負責將編碼器提取的特征解碼并生成TEC預測結果； 多分支卷積層包括兩個并行子分支：第一個子分支為一層Conv3D+BN+ReLU單元，通道數為32，第二個子分支為三層堆疊的Conv3D+BN+ReLU單元，通道數分別為16、32、64，最后將兩個并行子分支的輸出在通道維度進行拼接再通過一層Conv3D+BN+ReLU單元，其中，Conv3D表示三維卷積，BN表示批量歸一化，ReLU表示修正線性單元，“+”表示多個操作的順序執行； 空間Transformer層和時間Transformer層均由6層Transformer編碼器組成，每層編碼器由多頭自注意力模塊和多層感知器模塊堆疊而成，每個模塊前應用層歸一化，并在每個模塊后添加殘差連接； 卷積嵌入時，通過二維卷積，對維度為（）的數據進行卷積，得到形狀為的輸出；將空間維度展平為一維序列，得到形狀為的嵌入數據，其中，，，卷積核大小為，步長與窗口大小一致； 卷積解碼層由兩層UpSampling+Conv3D+BN+ReLU單元、一層UpSampling+Conv3D+ReLU單元和一層Conv3D+ReLU單元按順序連接構成，其中，UpSampling表示上采樣； S3：使用訓練集訓練模型，通過損失函數優化參數，利用驗證集調優，最后使用測試集評估性能和泛化能力。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湘潭大學，其通訊地址為：411105 湖南省湘潭市雨湖區西郊羊牯塘；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。