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龙图腾网获悉国家卫星气象中心(国家空间天气监测预警中心)申请的专利用于生成环电流贡献预测模型的方法及计算Dst指数的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：CN119830730B 。

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：202411896390.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权用于生成环电流贡献预测模型的方法及计算Dst指数的方法是由陈洲;郭燕;范存群;王劲松;李海梦;毛冬艳;张程;古新语;谢廷锋;张佳梁;张可宁;曾嘉豪;张健翔;宋健;孙慧君;王云冈;宗位国;毛田设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于生成环电流贡献预测模型的方法及计算Dst指数的方法在说明书摘要公布了：本公开实施例公开了用于生成环电流贡献预测模型的方法及计算Dst指数的方法，涉及地磁技术领域，用于生成环电流贡献预测模型的方法的一实施例包括：数据预处理步骤；特征构建步骤；模型训练步骤，包括：将多种输入特征导入基于深度学习的神经网络得到预估值，使用均方误差作为损失函数，计算预估值与对应的输出目标之间的误差，基于误差调整神经网络得到环电流贡献预测模型，其中，多种输入特征包括以下一项或者多项：By输入特征、Bz输入特征、太阳风动压输入特征、L输入特征；其中，所述基于深度学习的神经网络包括以下一个或者多个网络层：全连接层。由此，提供了准确计算Dst指数的方式。

本发明授权用于生成环电流贡献预测模型的方法及计算Dst指数的方法在权利要求书中公布了：1.一种用于生成环电流贡献预测模型的方法，其特征在于，所述方法包括： 数据预处理步骤，包括：将每个时刻对应的OMNI卫星的By、Bz、太阳风动压、L值与每个时刻的训练用环电流贡献J，对应存储；其中，By表示太阳风磁场在GSM坐标系中的y分量；Bz表示太阳风磁场在GSM坐标系中的z分量；L表示磁壳参数； 特征构建步骤，包括：根据存储的By、Bz、太阳风动压，得到By输入特征、Bz输入特征、太阳风动压输入特征，以及将L作为输入特征；对训练用环电流贡献J进行预处理，作为输出目标； 模型训练步骤，包括：将多种输入特征导入基于深度学习的神经网络得到预估值，使用均方误差作为损失函数，计算预估值与对应的输出目标之间的误差，基于误差调整神经网络得到环电流贡献预测模型，其中，多种输入特征包括以下一项或者多项：By输入特征、Bz输入特征、太阳风动压输入特征、L输入特征； 其中，所述基于深度学习的神经网络包括全连接层，全连接层用于：学习数据的全局特征，并通过逐层提炼，输出用于回归任务的结果，基于回归任务和所述结果得到所述预估值。

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国家卫星气象中心(国家空间天气监测预警中心)，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街46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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