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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种基于传感器的流体运动数据预测方法及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：CN121431005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610000323.3，技术领域涉及：G01M10/00；该发明授权一种基于传感器的流体运动数据预测方法及系统是由徐浩迪;周宇;黄栋;孙宝印;杨俊义设计研发完成，并于2026-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于传感器的流体运动数据预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于传感器的流体运动数据预测方法及系统，具体包括如下步骤：将流体倒入实验池中；在流体中设置多个物理传感器组，记录物理传感器组的第一坐标数据，将物理传感器组采集的数据作为对应第一坐标的物理状态信息；在流体中放入无动力船只，船只上搭载位置传感器和加速度传感器；在流体中制造波浪；将传感器组作为图结构中的节点，基于传感器组采集到的数据和第一坐标数据，得到实验池中流体的状态场信息；根据船只上搭载的传感器采集的数据，对状态场信息进行校准，得到实验状态场信息；基于实验状态场信息，预测未来时刻实验池的状态场信息。本发明可以预测流体后续时刻的状态场信息，以便于研究流体的运动状态的变化。

本发明授权一种基于传感器的流体运动数据预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于传感器的流体运动数据预测方法，其特征在于，具体包括如下步骤： 将流体倒入实验池中； 在流体中设置多个物理传感器组，记录物理传感器组的第一坐标数据，将物理传感器组采集的数据作为对应第一坐标数据的真实的物理状态信息； 在流体中放入无动力的船只，船只上搭载位置传感器和加速度传感器； 在流体中制造波浪； 将物理传感器组作为图结构中的节点，基于物理传感器组采集到的数据和第一坐标数据，得到实验池中流体的状态场信息； 根据船只上搭载的位置传感器和加速度传感器采集的数据，对状态场信息进行校准，得到实验状态场信息； 基于实验状态场信息，预测未来时刻实验池的状态场信息； 所述得到实验池中流体的状态场信息具体为： 根据第一坐标数据和物理传感器组采集的数据，获得对应物理传感器组的第一状态向量； 采用图神经网络模型的多层感知层对第一状态向量进行处理，得到第一输入向量； 采用图神经网络模型的注意力机制，对各个节点的第一输入向量进行处理，获得各个节点之间的连接权重； 采用图神经网络模型的消息传递模块对第一输入向量和连接权重进行处理，获得节点的第一输出向量； 将所有第一输出向量按照物理传感器组的第一坐标数据，组成第一输出张量，第一输出张量的维度为H×W×C，H为每行物理传感器组的数量，W为每列物理传感器组的数量，C为第一输出向量的维度； 采用图神经网络模型的多层反卷积对所述第一输出张量进行反卷积处理，获得状态场信息； 基于船只上搭载的传感器对状态场信息进行校准，得到实验状态场信息，具体为： 根据状态场信息估计船只所在位置处的加速度； 计算估计的船只的加速度与船只真实的加速度之间的误差； 计算第一坐标处的真实的物理状态信息与状态场信息中第一坐标处的物理状态信息之间的误差； 基于上述两个误差构建第一损失函数；基于该第一损失函数对图神经网络模型进行校准，将第一坐标数据和物理传感器组采集的数据再次输入至校准后的图神经网络模型中，得到实验状态场信息。

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