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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利一种考虑海洋垂向结构特征的三维水动力环境预报系统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：CN120874679B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511366655.5，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种考虑海洋垂向结构特征的三维水动力环境预报系统是由梁朋;梁永浩;仉天宇;杨丽娜设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑海洋垂向结构特征的三维水动力环境预报系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑海洋垂向结构特征的三维水动力环境预报系统，属于深度学习和海洋预报交叉领域，包括：数据获取装置，用于获取待测海洋区域的三维水动力环境数据；数据存储与管理装置，用于对三维水动力环境数据进行持久化存储、分割、统计和管理；数据加载装置，用于根据预报任务设定加载参数，并将三维水动力环境数据按照加载参数处理为高维矩阵数据；模型训练装置，用于基于高维矩阵数据训练深度学习模型，得到预报模型；预报装置，用于基于预报模型和实时获取的数据生成海洋三维水动力环境预报结果；可视化装置，与预报装置连接，用于将预报结果进行图形化展示。本发明显著提高了对海洋区域三维水动力环境预报的时效性和实用性。

本发明授权一种考虑海洋垂向结构特征的三维水动力环境预报系统在权利要求书中公布了：1.一种考虑海洋垂向结构特征的三维水动力环境预报系统，其特征在于，包括： 数据获取装置，用于按照预设参数自动下载待测海洋区域的三维变量数据；其中，所述预设参数包括变量列表、经纬度范围、深度范围、时间范围和数据格式； 数据存储与管理装置，与所述数据获取装置连接，用于对所述三维变量数据进行持久化存储、分割、统计和管理； 数据加载装置，与所述数据存储与管理装置连接，用于根据预报任务设定加载参数，并将所述三维变量数据按照所述加载参数处理为高维矩阵数据； 模型训练装置，与所述数据加载装置连接，用于基于所述高维矩阵数据训练深度学习模型，得到预报模型； 预报装置，与所述模型训练装置连接，用于基于所述预报模型和实时获取的数据生成海洋三维水动力环境预报结果； 可视化装置，与所述预报装置连接，用于将所述预报结果进行图形化展示； 所述数据加载装置包括： 参数设定模块，用于设定预报提前量、特征变量、标签变量以及对应的水层列表； 维度堆叠模块，用于根据所述加载参数，将二维空间场数据堆叠为高维矩阵数据；具体为将维度顺序为Height，Width的二维矩阵基于所设定加载参数堆叠成维度顺序为Batch，Depth，Variable，Height，Width的高维矩阵，所述高维矩阵的维度意义分别依次为样本量、水层数量、变量数量、纬度格点、经度格点； 所述模型训练装置包括： 模型构建模块，用于基于SimVP深度学习模型架构构建初始预报模型；其中，所述初始预报模型包括编码器、转换器和解码器； 训练执行模块，用于利用训练集对所述初始预报模型进行训练，得到所述预报模型；其中，训练过程中采用MSE损失函数和Adam优化器进行优化； 所述编码器包括Ns个隐藏层卷积核数量为hid_S的ConvNormReLU块，用于对输入的高维矩阵数据进行下采样和特征提取； 所述转换器包括Nt个隐藏层卷积核数量为hid_T的Inception并行卷积模块，用于学习不同水层和不同变量之间的非线性耦合规律； 所述解码器包括Ns个隐藏层卷积核数量为hid_S的unConvNormReLU块，用于对特征图进行上采样以重构目标帧序列。

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