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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种基于特征工程和兄长指导机制的有效波高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：CN120296702B 。

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：202510781011.6，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于特征工程和兄长指导机制的有效波高预测方法是由李小勇;王求实;汪宸辉;谭家明;任开军;任小丽;邵成成;朱湘;曹睿馨;李奇烋;林家润;董子硕;石健设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征工程和兄长指导机制的有效波高预测方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于特征工程和兄长指导机制的有效波高预测方法，该方法通过获取包含原始波高时序信号的海浪特征数据集；对原始波高时序信号进行模态分解，得到多个本征模态函数和多个残差项；将多个本征模态函数和多个残差项加入海浪特征数据集中，构建增强特征数据集；对增强特征数据集中的特征进行特征筛选，得到筛选后的增强特征数据集；基于门控循环单元，采用兄长指导机制构建有效波高预测网络模型；将筛选后的增强特征数据集输入有效波高预测网络模型中进行预测，得到有效波高预测结果。本申请能够提高有效波高的预测准确度。

本发明授权一种基于特征工程和兄长指导机制的有效波高预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征工程和兄长指导机制的有效波高预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取包含原始波高时序信号的海浪特征数据集； 对所述原始波高时序信号进行模态分解，得到多个本征模态函数和多个残差项； 将所述多个本征模态函数和所述多个残差项加入所述海浪特征数据集中，构建增强特征数据集； 对所述增强特征数据集中的特征进行特征筛选，得到筛选后的增强特征数据集； 基于门控循环单元，采用兄长指导机制构建有效波高预测网络模型，其中，采用多个级联的门控循环单元，构建编码器和解码器； 根据所述编码器和所述解码器，构建有效波高预测网络模型，其中，将所述编码器作为所述解码器的兄长，以指导所述解码器进行预测； 将所述筛选后的增强特征数据集输入所述有效波高预测网络模型中进行预测，得到有效波高预测结果，具体为： 通过所述编码器中的多个门控循环单元对所述筛选后的增强特征数据集进行处理，得到编码器的最后一个隐藏状态； 将所述编码器的最后一个隐藏状态作为所述解码器的初始隐藏状态，并将所述编码器的最后一个隐藏状态作为所述编码器学习到的语义编码； 将所述语义编码进行归一化，得到加权参数； 将所述加权参数与所述筛选后的增强特征数据集中最后一个时序特征进行哈达玛乘积，并通过线性层操作后，得到所述解码器的第一个输入； 将所述解码器的第一个输入和所述解码器的初始隐藏状态输入至所述解码器中进行预测，得到有效波高预测结果。

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