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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种次季节热浪预测方法及存储介质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：CN119670524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411322249.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种次季节热浪预测方法及存储介质是由谢洁宏;徐邦琪;钱伊恬设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种次季节热浪预测方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种次季节热浪预测方法，包括：根据预获得的目标区域的气温主模态以及气温主模态时间系数—预报时效—最优预报因子关系表，确定预设的预报时效下与任一气温主模态时间系数相关联的所有最优预报因子。通过实时非带通滤波获取所有最优预报因子的数据，输入预先训练的次季节气温预报模型，获得目标区域内预设时效下的预测气温异常场。根据预测气温异常场对目标区域内的次季节热浪事件进行预测。本发明利用卷积神经网络强大的数据挖掘能力来考虑多尺度多变量之间的相互作用，充分考虑了年际尺度信号对大尺度次季节变率的影响，挖掘前期多尺度信号与未来气温之间的潜在关联。

本发明授权一种次季节热浪预测方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种次季节热浪预测方法，其特征在于，包括： 根据预先获得的目标区域的气温主模态以及气温主模态时间系数—预报时效—最优预报因子分量关系表，确定预设的预报时效下与任一气温主模态时间系数相关联的所有最优预报因子，构成最优预报因子集； 获取所述最优预报因子集中每个最优预报因子的数据，并通过实时非带通滤波分别提取每个最优预报因子的次季节分量和低频背景状态LFBS分量； 将所述每个最优预报因子的次季节分量和低频背景状态LFBS分量输入预先训练的次季节气温预报模型中，获得目标区域该时效下每个气温主模态时间系数的预测值； 根据每个气温主模态时间系数的预测值和所述气温主模态重建获得该时效下的预测气温异常场； 根据所述该时效下的预测气温异常场以及预设阈值标准对目标区域内的次季节热浪事件进行预测； 其中，任一气温主模态时间系数的预测值获得过程包括： 所述次季节气温预报模型对该气温主模态时间系数相对应的最优预报因子分量进行特征提取，获得最优预报因子分量的深层特征； 将该气温主模态时间系数相对应的所有最优预报因子分量的深层特征进行融合，得到包含多尺度多变量相互作用信息的联合特征； 结合所述联合特征和当前月份信息获得该气温主模态时间系数的预测值。

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