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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种深度神经网络的平均海表面温度预报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：CN115545159B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202211172544.7，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权一种深度神经网络的平均海表面温度预报方法是由朱俊星;袁太康;任开军;王悟信;汪祥;李小勇设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度神经网络的平均海表面温度预报方法在说明书摘要公布了：本发明属于数值预报领域，公开了一种深度神经网络的平均海表面温度预报方法，选取其中再分析格点数据资料中的海表面温度作为待检测预报地区的预报真实值；数据匹配，得到了时间、空间层面都匹配的变量要素数据集；构建海表面温度预报训练集；搭建融合空间偏导数值求解的平均海表面温度预报模型的多层网络结构，结合数值模式中Runge‑Kutta方法的思想，完成海表面温度的多步预报。本发明对变量的时空特征进行了建模，克服了传统的数值预报方法离散误差、传统深度学习解释性差、数据依赖强的缺陷；结合数值预报中已有的先验知识和一定的训练数据，得到更准确的要素预报结果。

本发明授权一种深度神经网络的平均海表面温度预报方法在权利要求书中公布了：1.一种深度神经网络的平均海表面温度预报方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：选取卫星观测数据和再分析格点数据用作模型数据样本； S2：插值计算，通过线性插值方法，利用逐日混合层厚度数据、逐日海水表面纬向流速数据、逐日海水108m深处纬向流速数据、逐日海水表面经向流速数据、逐日海水108m深处经向流速数据、逐日海表面温度数据、逐日108m处海水温度数据，计算得到逐日混合层10m下海水流速数据和逐日混合层10m下海水温度数据； S3：数据匹配，为使所述卫星观测数据与所述再分析格点数据匹配，首先选取空间分辨率最低的格网数据的空间信息作为基准格网点，将其余变量数据插值匹配到基准格网点上，然后，卫星观测数据与再分析数据在时间尺度上匹配，最终实现两数据在空间、时间层面上匹配； S4：构建海表面温度预报训练集；其中卫星观测的海表面温度数据以及再分析格点数据用作训练样本特征，再分析数据中的海表面温度数据用作样本标签； S5：搭建融合空间偏导数值求解的深度神经网络平均海表面温度预报模型的多层网络结构，包括以下三部分： 第一部分采用3D-CNN卷积层作为数据特征抽取模块，得到特征降维后的特征矩阵数据作为输入； 第二部分为卷积神经网络3D-CNN，使用空间卷积层，采用2层空间卷积模块，时序上选择卫星观测数据与再分析数据时空特征融合降维后的矩阵作为输入； 第三部分为时空卷积神经网络3D-CNN-ConvLSTM，包括以下： 时空卷积LSTM层，采用3层时空卷积LSTM模块，时序上选择卫星观测数据与再分析数据时空特征融合降维后的矩阵作为输入； 物理信息偏微分方程融合层，将混合层温度热收支方程中的偏微分项带入到网络中求解，得到的偏微分项与要素变量进行计算，结合传统求解中差分计算的方法，得到后一时刻预报输出； 多步预报层，基于Runge-Kutta方法，对i时刻的预报输出与i+1时刻的预报输出计算平均斜率，得到的平均斜率继续对i+2时刻的预报输出计算平均斜率，由此递推，得到多步预报的结果； 其中，海表面温度计算公式为： 其中表示日均海表面温度，代表纬度的地理信息，代表经度的地理信息，代表海表面纬向流速，代表海水的经向流速，代表混合层厚度，代表海水密度，取为1025，代表海水比热，为4000，R代表偏置项，代表海面净热通量，为海表面吸收的净太阳短波辐射通量，为海表面吸收的净太阳长波辐射通量，为潜热通量，为感热通量，均以海洋吸收热量方向为正；代表混合层10m下海水温度，为混合层10m下海水流速，二者均由插值法计算求得，为海水深度；T0.5为混合层0.5m下海水温度，v0.5为混合层0.5m下海水流速，Ti为混合层i米下海水温度，为温度随时间变化得趋势项，基于此项，同时基于Runge-Kutta方法，实现温度的多步预报； 基于Runge-Kutta方法并结合传统求解中差分的方法，将7天前的卫星观测数据和方程所需的其余11个变量对应的再分析数据作为时序数据输入；分别与第7+i天的真实数据做损失计算，得到第i天的预报模型，其数学过程表示如下： 设：， 令： 可得： 其中：为区间上的平均斜率 取： 得： 其中，和分别为当前时刻的输入和未来的预测值，为微分趋势项，为对输入数据的代数计算，为神经网络表达的输入变量之间的微分关系，为当前值对预测值的权重系数，取为0.1，为前值对预测值的权重系数，取为0.9； 结合神经网络求解的偏微分项，由此，得到第m天的海表面温度数据。

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