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龙图腾网获悉自然资源部第二海洋研究所申请的专利一种基于深度学习的海水温度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：CN117892767B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202410046460.1，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权一种基于深度学习的海水温度预测方法是由王志富;丰卫华;黄宝兴;张海丰;曹静设计研发完成，并于2024-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的海水温度预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的海水温度预测方法，该方法通过选取计算每个环境参数与海水表面温度值之间的相关度，根据相关度筛选出影响海水表面温度值的特征参数并将其作为海水温度预测神经网络模型的输入层神经元；将历史数据集中特征参数值与下一时刻的海水表面温度值进行对应，构造出训练集和测试集；训练神经网络模型得到网络参数后，输入当前时刻的特征参数，即可获得下一时刻的海水表面温度值；该方法通过客观选取特征参数和优化卷积神经网络结构，提高了预测结果的准确性。

本发明授权一种基于深度学习的海水温度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的海水温度预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤一、选取影响海水表面温度值的环境参数，并基于所述环境参数的历史观测值计算每个环境参数与海水表面温度值之间的相关度； 对于环境参数x，海水表面温度值y，两者之间的离散分布向量在n时刻表示为xn,yn，n+1时刻表示为xn+1,yn+1，则所述环境参数与海水表面温度值之间的相关度τ计算式为： τ＝P[xn-xn+1yn-yn+10]-P[xn-xn+1yn-yn+10] ＝2P[xn-xn+1yn-yn+10]-1； 式中，P为概率分布函数；设环境参数x与海水表面温度值y的联合分布函数表示为Hx,y，边缘分布函数表示为Fx,y，则存在一个函数C使得：Hx,y＝CFx,y； 此时，概率分布函数P用函数C表示为： 环境参数与海水表面温度值之间的相关度τ通过函数C表示为： 步骤二、基于所述相关度，筛选出影响海水表面温度值的特征参数，并将所述特征参数作为海水温度预测神经网络模型的输入层神经元； 设各个环境参数与海水表面温度值之间的相关度序列为：τ1,τ2,…τl,…τm，m为环境参数的项数，τl为第l项环境参数与海水表面温度值之间的相关度，1≤l≤m； 若|τl|≥0.5，则将此项环境参数列为特征参数；所述特征参数至少包括：海水盐分浓度、海水空气界面二氧化碳通量、空气温度以及海水流速； 步骤三、将历史数据集中特征参数值与下一时刻的海水表面温度值进行对应，构造出训练集和测试集； 步骤四、将训练集和测试集输入神经网络模型得到网络参数，根据训练好的模型，输入当前时刻的特征参数，即可获得下一时刻的海水表面温度值。

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