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龙图腾网获悉国科大杭州高等研究院申请的专利一种基于Hankel增强对比学习的极端天气预测方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品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：CN121456851B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202610002482.7，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于Hankel增强对比学习的极端天气预测方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品是由陶鹏;丁跃阳;覃程洋;陈洛南设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Hankel增强对比学习的极端天气预测方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于Hankel增强对比学习的极端天气预测方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品，涉及机器学习与深度学习技术领域。该方法提出了基于Hankel增强对比学习的极端天气预测模型，通过一个共享权重的Transformer编码器同时学习原始输入的表征和即增强视图的表征，融合了预测误差和对比学习的自监督信号，有效避免了两阶段自监督预训练‑预测任务微调的独立设计带来的时空表征误差；其次，提出了基于延迟嵌入理论和汉克尔矩阵分解的视角增强方法，在有效构造用于对比学习的正样本对的同时，可以保证增强视图与原始序列之间的时间一致性；再次，提出了原始序列与增强的延迟嵌入特征融合模块，有效提高了预测精度。

本发明授权一种基于Hankel增强对比学习的极端天气预测方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种基于Hankel增强对比学习的极端天气预测方法，其特征在于，所述方法包括： 预先构建并训练得到基于Hankel增强对比学习的极端天气预测模型，其中，预先构建并训练得到的模型的结构包括基于多层感知机MLP的输入投影层、基于MLP的汉克尔化层、基于Transformer架构的编码器、基于MLP的表征融合层、基于MLP的预测投影层； 获取多个气象站点的逐时温度数据，将多个气象站点的逐时温度数据处理为多变量时间序列，然后将多变量时间序列作为原始输入，，其中，表示批次大小，是变量数，是时间点数； 根据原始输入和基于MLP的汉克尔化层，创建一个增强视图，； 将原始输入和增强视图由同一输入层独立投影，分别得到原始嵌入和增强嵌入，其中，，，，，表示嵌入维度； 将原始嵌入和增强嵌入分别由同一个Transformer编码器在变量维度上独立编码，分别得到原始输入的表征和增强视图的表征； 拼接原始输入的表征和增强视图的表征，得到拼接后的表征，； 将拼接后的表征通过基于MLP的表征融合层，以融合不同视图的信息，得到，其中，，； 将通过基于MLP的预测投影层，生成预测结果，其中，，，为预测序列的长度。

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