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龙图腾网获悉内蒙古大学申请的专利一种基于SSA-EDLSTM融合网络的沙尘暴运动轨迹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：CN120706233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510788932.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于SSA-EDLSTM融合网络的沙尘暴运动轨迹预测方法是由刘洋;雷雪梅;王令;王鑫磊;董泽设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SSA-EDLSTM融合网络的沙尘暴运动轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于SSA‑EDLSTM融合网络的沙尘暴运动轨迹预测方法，涉及沙尘暴运动轨迹预测领域，包括以下步骤：获取目标区域的历史风场数据、地形高程数据及历史气溶胶光学厚度数据；基于地形高程数据计算坡度与坡向，并分别与风速、风向构建地形与风场交互特征；将地形与风场交互特征与历史风场数据输入SSA‑MSED网络，预测未来风场数据；将未来风场数据与历史气溶胶光学厚度数据输入ED‑ConvLSTM网络，生成未来气溶胶运动轨迹；利用沙尘暴区域检测算法进行沙尘暴区域检测，生成沙尘暴运动轨迹及可视化报告。该方法融合SSA‑MSED与ED‑ConvLSTM网络，精准捕捉地形影响与沙尘暴时序特征，显著提升沙尘暴运动轨迹长期预测精度及区域检测准确性。

本发明授权一种基于SSA-EDLSTM融合网络的沙尘暴运动轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SSA-EDLSTM融合网络的沙尘暴运动轨迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取目标区域的历史风场数据、地形高程数据及历史气溶胶光学厚度数据； S2、基于地形高程数据计算坡度与坡向，并分别与风速、风向构建地形与风场交互特征； S3、将地形与风场交互特征与历史风场数据输入SSA-MSED网络，预测未来风场数据；所述SSA-MSED网络包括编码器和解码器；其中，编码器由N级模块串联组成，每级模块依次包含：卷积层，用于通过多个卷积核进行卷积操作，提取不同尺度的空间特征；空间自注意力机制层，用于计算输入特征图中不同位置的相关性，捕捉关键地形特征对风场的长距离依赖关系；ConvLSTM层，用于建立风场的时间动态模型，捕捉风场随时间演变的趋势；解码器对称于编码器结构，接收编码器隐藏状态并输出预测风场； S4、将未来风场数据与历史气溶胶光学厚度数据输入ED-ConvLSTM网络，生成未来气溶胶运动轨迹；所述ED-ConvLSTM网络采用级联式编解码结构，包括M个级联模块，每个模块含编码器与解码器；第m个模块的编码器输出为： 其中，Xt表示输入数据，分别表示第m个模块编码器在时间t下的隐藏状态、细胞状态，分别表示第m个模块编码器在时间t-1时刻下的隐藏状态、细胞状态； 在ED-ConvLSTM网络中，第m个模块编码器在时间t下的隐藏状态传递至同模块解码器： 第m个模块编码器在时间t下的细胞状态传递至第m+1个模块的编码器： 其中，分别表示第m+1个模块编码器在时间t下的隐藏状态和细胞状态，表示第m+1个模块编码器在时间t-1下的隐藏状态； S5、基于所述未来气溶胶运动轨迹，利用沙尘暴区域检测算法进行沙尘暴区域检测，生成沙尘暴运动轨迹及可视化报告。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人内蒙古大学，其通讯地址为：010010 内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西路235号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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