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龙图腾网获悉长江水资源保护科学研究所申请的专利一种基于多模态融合和双流时空网络PredFormer的水位预测方法及装置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：CN120372547B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510477921.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于多模态融合和双流时空网络PredFormer的水位预测方法及装置是由朱振亚;王凯;王孟;辛小康;邓奡设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态融合和双流时空网络PredFormer的水位预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态融合和双流时空网络PredFormer的水位预测方法及装置，首先，从时序信号预测问题为切入点，考虑到水位与气象数据具有高度的非线性和动态时空依赖性，以动态的方式搭建双流时空网络Predformer模型框架，获取多个气象站降水数据和水位数据的时空特征；再次，使用高效低秩张量融合方法将前面得到的水位数据时序特征与多站点降水数据时空特征进行特征级融合；最后，使用多层感知机作为输出预测结果。该方法既考虑了水位预测的非线性时序关系问题，又能融合了水位数据及降水数据的时空动态关联，同时兼顾了水文站水位数据和不同气象站降水数据的个性和共性的跨站点预测问题。使得本方法在跨多个气象站点水位预测中拥有较强的泛化能力。

本发明授权一种基于多模态融合和双流时空网络PredFormer的水位预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态融合和双流时空网络PredFormer的水位预测方法，其特征在于，包括： 根据拟预测水文站确定对应的气象站点； 收集拟预测水文站的水位监测数据以及对应的气象站点的降水监测数据； 对收集的水位监测数据和降水监测数据进行预处理； 搭建基于双流时空网络PredFormer的水位预测模型，并利用预处理后的数据对基于双流时空网络PredFormer的水位预测模型进行训练，其中，基于双流时空网络PredFormer的水位预测模型包括特征提取模块、特征融合模块和多层感知机，特征提取模块包括两分支结构，第一分支通过时空全注意力机制的PredFormer模型输入嵌入、位置编码和PredFormer编码器，依次建立气象站点之间的空间关系和气象站点内的时间关系，获得多个气象站点降水数据的时空特征，第二分支通过时空全注意力机制的PredFormer模型输入嵌入、位置编码和PredFormer编码器对拟预测水文站的水位数据时序关系进行处理，获得水位数据的时序特征；特征融合模块使用具有模态特定因素的高效低秩张量融合方法，将获得的多个气象站点降水数据的时空特征与水位数据的时序特征进行特征级融合，得到融合后的特征；多层感知机基于融合后的特征输出水位预测结果； 利用训练好的基于双流时空网络PredFormer的水位预测模型，对拟预测水文站进行水位预测。

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