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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于时空复合注意力的短临降水强度预测与识别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：CN121033697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511555013.X，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权一种基于时空复合注意力的短临降水强度预测与识别方法是由杜银芝;智协飞;蔚佳成;潘梦婷;莫美琪;王根设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空复合注意力的短临降水强度预测与识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于时空复合注意力的短临降水强度预测与识别方法，包括以下步骤：获取IMERG卫星降水数据集，对目标区域进行数据构建与标注；搭建时空复合注意力网络，逐层接入MFGA模块和TSMA模块，输出经非负激活以确保物理可解释性；提出C‑DWABP损失函数，针对像元级预测误差进行方向不对称惩罚，同时引入按真实雨强等级映射的分级权重；基于输出通过可微阈值化有序层进行强度分类，设置可学习阈值稳定训练；生成预报产品，得到未来1‑6小时逐小时降水量栅格及其对应的强度识别结果；本发明提高短临降水强度预测的精度，减少虚警率，并有效识别强降水事件。

本发明授权一种基于时空复合注意力的短临降水强度预测与识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空复合注意力的短临降水强度预测与识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取IMERG卫星降水数据集，对原始时序影像进行重采样、空间对齐与质量掩膜，构建逐小时降水量真值并依据预设阈值形成有序等级标签；按固定时间窗口将多时刻多通道影像在通道维拼接为网络输入张量； 2构建具有编码器–解码器对称结构的时空复合注意力网络，在编码侧逐层嵌入MFGA模块以联合建模通道‑空间‑位置特征并抑制伪相关，在解码侧于跳跃连接处嵌入TSMA模块，解码器为共享解码器，针对每一预测时效设置独立且非负约束的轻量回归输出头；其中，MFGA模块包括：通道注意力单元、空间注意力单元、位置编码项单元、空间位移单元、多分支卷积融合单元、门控残差融合单元；其中，空间位移单元将通道维等分为若干子块，对四个子块沿上、下、左、右方向循环平移，对越界位置执行零填充，再经3×3卷积提取局部响应；MFGA模块具体如下：通道注意力单元用于对特征分别进行全局平均池化与最大池化，池化结果经两层1×1卷积与ReLU非线性后相加并经 Sigmoid 得到通道权重，与输入按通道逐点相乘；空间注意力单元用于对经通道加权的特征取通道均值与通道最大值并拼接，输入7×7卷积与 Sigmoid 获得空间权重并按像元位置加权；位置编码项单元用于在高、宽两个空间维分别构造正余弦函数位置编码，并以可学习比例因子与特征加权融合；多分支卷积融合单元用于并行设置三条以“3×3卷积—批归一化—ReLU—1×1卷积”为单元的分支，利用可学习参数经Softmax 归一化后对各分支输出加权求和；门控残差融合单元用于以 1×1 卷积与 Sigmoid 作用于残差分支生成门控张量，对融合分支输出与残差进行门控加权相加得到 MFGA 输出；TSMA模块具体如下：通道注意力单元：对输入特征进行自适应全局平均池化，经两层1×1卷积与ReLU、Sigmoid得到通道权重并加权输入；空间注意力单元：将加权后特征的通道均值与通道最大值拼接，输入7×7卷积与Sigmoid 得到空间权重并加权；时序特征提取单元：采用3×3卷积与批归一化及ReLU得到时序敏感特征；时序注意力单元：对时序敏感特征进行全局平均池化，经两层1×1卷积与ReLU、Sigmoid得到时序权重并加权；记忆门控融合单元：当存在上一时刻或上层记忆张量时，将时序特征与记忆在通道维拼接，经1×1卷积与Sigmoid得到门控，按g*temporal+1‑g*memoryg融合；其中，g为记忆门控网络计算的权重系数，temporal为输入序列在当前时刻的特征，memoryg为上一时刻的记忆特征；输出融合单元：经1×1卷积与批归一化后与模块输入残差相加输出，并将融合后的特征作为下一个TSMA的可选记忆输入； 3以展开后的像元级样本为单位，采用C‑DWABP损失，对强降水的低估施加超线性放大，对高估施加减轻惩罚，并引入随真实雨强等级单调递增的离散权重；其中，C‑DWABP损失针对展开后的像元级样本定义为： ； 其中，为超线性放大系数，为超线性幂指数，C为尺度常数，为高估惩罚缩减系数，为按真实雨强等级映射的离散权重； 为真实降雨强度；为预测的降雨强度； 4基于输出通过可微阈值化有序层进行强度分类，设置满足单调性的可学习多级阈值以稳定训练与推理； 5生成预报产品，得到未来1‑6小时逐小时降水量栅格及其对应的强度识别结果。

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