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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利一种星基增强系统格网电离层垂直误差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：CN120871177B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202511394626.X，技术领域涉及：G01S19/07；该发明授权一种星基增强系统格网电离层垂直误差预测方法及装置是由巩应奎;张浩;于成;刘远航;赵飞;胡子跃;朱宇博;杨光;袁洪设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种星基增强系统格网电离层垂直误差预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种星基增强系统格网电离层垂直误差预测方法及装置，属于格网电离层垂直误差GIVE预测技术领域，包括：数据制备，收集数据和数据预处理，获取空间天气和格网点相关数据，进行数据归一化处理，计算格网点之间的欧式距离，得到格网点的邻接矩阵；构建结合GAT和TCN的星基增强系统GIVE预测模型，模型设计包括空间特征提取模块、时序特征提取模块和自适应融合模块；空间特征提取模块用于挖掘格网点的空间相关性特征；时序特征提取模块用于捕捉格网点特征参数的时序变化趋势；自适应融合模块实现空间特征和时序特征的融合；模型训练，包括设计训练损失函数和获取最优模型参数，采用分位数损失函数作为训练的损失函数。

本发明授权一种星基增强系统格网电离层垂直误差预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种星基增强系统格网电离层垂直误差预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、数据制备，包括收集数据和数据预处理，获取空间天气和格网点相关数据，并进行时空分辨率的统一，然后进行数据归一化处理，并通过计算格网点之间的欧式距离，得到格网点的邻接矩阵； 步骤2、构建结合图注意力网络GAT和时序卷积网络TCN的星基增强系统格网电离层垂直误差预测模型，模型设计包括空间特征提取模块、时序特征提取模块和自适应融合模块；空间特征提取模块利用图注意力网络GAT，挖掘格网点的空间相关性特征；时序特征提取模块利用时序卷积网络TCN，捕捉格网点特征参数的时序变化趋势；自适应融合模块实现空间特征和时序特征的融合； 步骤3、模型训练；包括设计训练损失函数和获取最优模型参数，采用分位数损失函数作为训练的损失函数，通过训练迭代获取性能最优的模型参数； 获取空间天气和格网点相关数据包括：格网电离层垂直延迟真实值、格网电离层垂直误差、格网点的总电子含量变化速率指数ROTI、格网点的经度和纬度、F10.7指数、太阳黑子数SSN、X射线指数、Dst指数、Kp指数、太阳风速度，包含最小值和最大值、D区吸收预测D-RAP、耀斑水平和SuperMAG，其中，耀斑水平表示每日C、M、X等级太阳耀斑的发生次数；SuperMAG表示实时地磁扰动数据；结合GAT和TCN的星基增强系统GIVE预测模型包括三大模块：空间特征提取模块、时序特征提取模块和自适应融合模块； 空间特征提取模块用于挖掘每个格网点与邻接格网点的GIVE、GIVD真实值、ROTI、经纬度和各项空间天气参数之间的相互联系，采用图注意力网络GAT，同时采用前馈神经网络进一步挖掘空间信息，空间特征提取模块由层结构相同、参数独立的空间特征提取单元串联而成，格网点特征张量经过串联的层空间特征提取单元后，输出，为张量的特征维度大小； 时序特征提取模块用于分析不同经纬度格网点的GIVE、GIVD真实值、ROTI和空间天气参数各自的时序变化特征，核心内容为时序卷积网络TCN，时序特征提取模块由层时序特征提取单元串联而成，每层单元结构相同，参数独立；格网点特征张量经过串联的层时序特征提取单元后，输出； 自适应融合模块用于将空间特征提取模块输出的格网点空间特征张量与时序特征提取模块输出的不同格网点特征参数的时序变化特征张量融合在一起，最终输出格网点GIVE的预测序列，自适应融合模块包括门控融合单元和全连层。

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