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龙图腾网获悉河北科技师范学院申请的专利一种基于GCN-LSTM的海温时空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：CN119180302B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202411277188.4，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权一种基于GCN-LSTM的海温时空预测方法是由陈晓;吴优;马坐坐;刘志亮;郭景峰设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GCN-LSTM的海温时空预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GCN‑LSTM的海温时空预测方法，属于面向海温的时空预测技术领域，包括以下步骤：选取海温时空数据集，定义海温时空数据预测任务；构建基于GCN‑LSTM的海温时空预测模型；所述基于GCN‑LSTM的海温的时空预测模型STFTIG包含三个模块：动态图模块DGM、时间依赖模块TDM和时空融合模块STFM；所述海温的时空预测模型STFTIG基于图卷积网络和长短期记忆网络构建。本发明通过融合数据的时空特征提高海温预测的准确度和可靠性。

本发明授权一种基于GCN-LSTM的海温时空预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GCN-LSTM的海温时空预测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、选取海温时空数据集，定义海温时空数据预测任务； S1具体包括以下步骤： S11、获取数据形成海温时空数据集； 选取目标海域网格范围内的海温数据作为研究对象，海温时空数据集记为X； S12、根据海温时空数据集构建拓扑图 基于去掉陆地后的网格构建拓扑图，网格中的交叉点视为节点，将拓扑图表示为一个二元组其中，V表示节点集，ES表示边集； S13、根据拓扑图构建隐式图 S14、定义海温时空数据预测任务； 给定海温时空数据的数据集其中，N＝|V|表示节点数，M是时间总量，表示在第m时刻N个节点的海温数据；在拓扑图与隐式图相融合的基础上，根据w个历史时间步的海温数据学习一个函数f，预测未来k个时间步的海温数据，如式2所示： 其中，为拓扑图，为隐式图，V为节点集，X为海温数据集； S2、构建基于GCN-LSTM的海温时空预测模型；所述基于GCN-LSTM的海温的时空预测模型STFTIG包含三个模块：动态图模块DGM、时间依赖模块TDM和时空融合模块STFM；所述海温的时空预测模型STFTIG基于图卷积网络和长短期记忆网络构建； S2具体包括以下步骤： S21构造动态图模块； 在动态图模块构造中，先基于分时段海温数据学习到的节点的嵌入表示分别构建时间相关性隐式图和功能相关性隐式图，再采用自注意力机制学习拓扑图和隐式图的权重，进一步将融合后的图作为GCN的输入学习海温的空间特征； S22构造时间依赖模块； 将原始时间序列下采样为奇序列和偶序列；使用LSTM模型时间特征提取器分别学习子序列的时间特征； S23构造时空融合模块； 将动态图模块提取的海温空间特征和时间依赖模块提取的海温时间特征进行融合； S24基于动态图模块、时间依赖模块和时空融合模块构建基于GCN-LSTM的海温时空预测模型。

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