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龍圖騰網獲悉中國極地研究中心(中國極地研究所)申請的專利一種基于ISSA-AC-CNN-BiLSTM模型的潮汐預測方法及系統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：CN119986862B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510457565.0，技術領域涉及：G01W1/10；該發明授權一種基于ISSA-AC-CNN-BiLSTM模型的潮汐預測方法及系統是由程文芳;李勇設計研發完成，并于2025-04-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于ISSA-AC-CNN-BiLSTM模型的潮汐預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于ISSA?AC?CNN?BiLSTM模型的潮汐預測方法及系統，涉及深度學習模型在潮汐高度預測中的應用技術領域。該方法包括：基于AC模塊構建AC?CNN?BiLSTM模型；采取改進的麻雀搜索算法SSA算法與AC?CNN?BiLSTM模型結合的方式構建ISSA?AC?CNN?BiLSTM模型；基于潮汐數據，通過構建的ISSA?AC?CNN?BiLSTM模型進行潮汐水位預測，獲得預測結果。本發明提供的ISSA?AC?CNN?BiLSTM模型能夠獲得較優特征提取能力和預測效果，在潮汐水位預測時具有較高的精度和較強的泛化能力。

本發明授權一種基于ISSA-AC-CNN-BiLSTM模型的潮汐預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于ISSA-AC-CNN-BiLSTM模型的潮汐預測方法，其特征在于，該方法包括： 步驟1：基于AC模塊構建AC-CNN-BiLSTM模型； 步驟2：采取改進的麻雀搜索算法SSA與AC-CNN-BiLSTM模型結合的方式構建ISSA-AC-CNN-BiLSTM模型； 步驟3：基于潮汐數據，通過構建的ISSA-AC-CNN-BiLSTM模型進行潮汐水位預測，獲得預測結果； 所述AC模塊通過Attention分支和CNN分支捕獲潮汐樣本數據上下文間的關聯信息，并利用注意力機制提取潮汐序列中的時序信息來訓練模型；使用多層多尺度卷積核提取細粒度的時間特征，然后使用Softmax函數對各時刻分配貢獻權重； 所述Attention分支的時序權重分配結構包括：首先將時序數據進行轉置，轉置之后特征矩陣的每一行都是同一個特征，這些特征是根據時間先后進行排列的；然后將每個特征的時序變化向量x t-L,k,x t-L+1,k,x t,3,…,x t,k投入一維卷積進行時間特征提取，按行進行卷積操作，并通過Attention機制中的Softmax函數計算權重矩陣，表達式為公式7，將所述權重矩陣進行轉置操作；最后將所述權重矩陣和CNN分支的空間特征矩陣進行對應元素相乘，表達式為公式6和8，以給不同時間的空間特征賦予時間特征信息； 6； 7； 8； 其中，C CNN為CNN分支的空間特征矩陣，α t,k為每一行特征經過Softmax所輸出時間權重矩陣，C Mix為時空融合特征，T為轉置，?為矩陣的Hadamard運算，X t-L是一個包含所有特征的向量或矩陣，而X t-L,k僅表示該向量或矩陣中的一個特定特征值，D表示輸入數據的集合，W CNN為CNN中的權重矩陣，b CNN為CNN中的偏置項，W t為時間t時刻的權重矩陣，b t為時間t時刻的偏置項。

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中國極地研究中心(中國極地研究所)，其通訊地址為：200135 上海市浦東新區金橋路451號；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”。