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龙图腾网获悉北京城市气象研究院申请的专利基于多维特征与Seq2Seq模型的超短期风速测算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：CN120124014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510607797.X，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权基于多维特征与Seq2Seq模型的超短期风速测算方法是由刘明;周荣卫;姚旭杰;王在文;陈敏;韩雷设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维特征与Seq2Seq模型的超短期风速测算方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于多维特征与Seq2Seq模型的超短期风速测算方法，通过提取温度、湿度、压力及风速的一阶差分特征和百米高度与低层风速的垂直梯度特征，采用层归一化与GELU激活函数耦合多维特征，构建综合风速变化表征，基于Seq2Seq模型设计级联子模块，分阶段预测风速，高精度阶段优先捕捉局部时序突变特征，扩展阶段侧重全局周期性特征，模型采用LSTM编码器‑解码器架构，结合动态注意力机制加权融合编码器隐藏状态。该方法可显著提高百米高度风速的分钟级预测精度。

本发明授权基于多维特征与Seq2Seq模型的超短期风速测算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维特征与Seq2Seq模型的超短期风速测算方法，其特征在于，包括以下步骤： 数据预处理：通过滑动窗口遍历风速序列以消除异常值，提取多气象参数的一阶变化特征及风速垂直梯度特征，将多气象参数的一阶变化特征与风速垂直梯度特征进行特征耦合，生成综合风速变化特征；其中，特征耦合通过公式实现，其中，FΔ1;WSΔT为包括温度、湿度、压力、风速的气象参数的一阶变化特征FΔ1与垂直梯度特征WSΔT的组合输入，W1、W2为权重矩阵，b1、b2为偏置项，GELU为激活函数，LayerNorm为层归一化操作； 数据归一化：采用批归一化方法对预处理后的数据进行归一化处理； 模型构建与预测：利用Seq2Seq模型结合动态注意力权重机制，通过多个级联子模块分阶段预测未来风速，通过耦合层映射区分模型在不同预测阶段的侧重点，最终输出超短期风速预测结果； 具体地，模型由多个连续的子模块构成，每个子模块用来预测未来一步的风速值，子模块分别包括一个encoder和decoder结构，在每一个子模块结束后加入注意力机制对当前输出的特征进行分析；分阶段预测中，高精度阶段预测的局部时序注意力机制通过滑动窗口提取突变特征，扩展阶段预测的全局周期注意力机制通过历史24小时数据提取周期性依赖；最终输出超短期风速预测结果为，其中，动态权重系数，其中，s为预测步数，Y1,n和Yn+1,7分别为高精度阶段与扩展阶段的模型输出，n为小时数。

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