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龙图腾网获悉北京工商大学申请的专利一种基于地理先验嵌入的降水空间降尺度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：CN119537850B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202411620694.9，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于地理先验嵌入的降水空间降尺度方法是由王晓川;刘青青设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于地理先验嵌入的降水空间降尺度方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于地理先验嵌入的降水空间降尺度方法，涉及计算机科学与技术领域，该方法利用深度神经网络将观测值、空间相对位置和地理先验对应的向量联合嵌入到一个公共的高维特征空间中，通过使用不同注意力机制定量地捕获历史数据中的空间相关性，从而实现高精度的降雨空间降尺度。由于降水空间降尺度的深度学习方法仅依赖站点之间的位置关系，忽略了区域内特征的有效表示以及复杂特征依赖关系。

本发明授权一种基于地理先验嵌入的降水空间降尺度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于地理先验嵌入的降水空间降尺度方法，其特征在于，所述降水空间降尺度方法包括： 获取目标观测站点的连续数值形式的降雨观测数据并利用预设的预测模型，将所获取的连续数值形式的降雨观测数据转换为第一嵌入向量，其中，该预设的预测模型利用两层全连接网络训练而成； 计算出所述目标观测站点的空间位置信息，并利用所述预设的预测模型将所计算的空间位置信息转换为第二嵌入向量； 提取所述目标观测站点地理位置信息，并对DEM数据提取高程，利用所述预设的预测模型，将所提取的地理位置信息和高程，转换为第三嵌入向量，利用多头注意力机制和拉普拉斯注意力机制动态计算与降水之间的空间依赖关系，包括： 将高程转换为嵌入向量观测点降水和高程数据，分别生成对应的嵌入向量，掩码点的高程生成嵌入向量； 将掩码点和已知点的高程特征分别投影为查询向量和键向量，将观测降水向量和已知点的高程向量连接得到值向量； 通过所述两层全连接网络将输入特征向量变换为隐藏层表示的查询、键和值，对查询、键和值进行线性变换； 将地理坐标转换为嵌入向量，提供已知点地理坐标和掩码点地理坐标作为输入特征的一部分，使用拉普拉斯算子，将计算得到的距离的负值进行指数归一化，得到权重矩阵，将权重矩阵与掩码点地理坐标的特征进行加权相乘，并对结果进行求和，生成目标地理坐标的表示，再进行线性投影，得到最终的高维特征表示； 基于掩码机制的特征组合，将所述第一嵌入向量、所述第二嵌入向量及所述第三嵌入向量结合，生成对应的特征向量，以作为该目标观测站点的降雨预测值，包括： 随机选择输入序列中的部分节点进行掩码操作； 将所提取的特征序列，并进行逐层处理，得到相应的自注意力列表，根据输入的掩码位置和未掩码位置，对特征编码进行组合，得到最终预测结果。

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