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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种融合直接预测和递归预测的风速短期多步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：CN119129837B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411279051.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种融合直接预测和递归预测的风速短期多步预测方法是由陈靖宇;赵铭恒设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合直接预测和递归预测的风速短期多步预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合直接预测和递归预测的风速短期多步预测方法，该方法包括：获取风速短期多步预测任务的原始数据集，并进行归一化处理，得到训练数据集；基于全局编码器和单步编码器构建多通道LSTM编码层；将训练数据集输入到多通道LSTM编码层进行编码，得到编码状态特征；构建双路解码器，并将编码状态特征输入到双路解码器进行全局递归解码和单步直接解码，得到全局解码特征和单步解码特征；对全局解码特征和单步解码特征进行拼接融合，得到融合特征；基于残差网络和填充策略对融合特征进行训练预测，得到多步预测结果。通过使用本发明，能够实现提升预测精度的同时兼顾降低预测期间的误差累积。本发明可广泛应用于风速短期多步预测技术领域。

本发明授权一种融合直接预测和递归预测的风速短期多步预测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合直接预测和递归预测的风速短期多步预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取风速短期多步预测任务的原始数据集，并进行归一化处理，得到训练数据集； 基于全局编码器和单步编码器构建多通道LSTM编码层； 将所述训练数据集输入到所述多通道LSTM编码层进行编码，得到编码状态特征； 构建双路解码器，并将所述编码状态特征输入到所述双路解码器进行全局递归解码和单步直接解码，得到全局解码特征和单步解码特征； 对所述全局解码特征和单步解码特征进行拼接融合，得到融合特征； 基于残差网络和填充策略对所述融合特征进行训练预测，得到多步预测结果； 所述多通道LSTM编码层由第一LSTM通道和其他LSTM通道构成，其中： 所述第一LSTM通道采用全局编码器； 所述其他LSTM通道采用单步编码器； 所述编码状态特征，其表达式如下： 其中，xt表示训练数据集中的第t个样本；表示第一LSTM通道；表示全局编码状态；表示第n个LSTM通道；表示第n个LSTM通道的单步编码状态； 所述全局解码特征，其表达式如下： 其中，表示全局编码状态；表示第一LSTM通道解码器；表示第n步的全局递归解码特征； 所述单步解码特征，其表达式如下： 其中，表示第n个LSTM通道解码器；表示第n个LSTM通道的单步编码状态；表示第n个单步解码特征； 所述融合特征，其表达式如下： 其中表示第n个融合特征。

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