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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于CBAIM差分循环神经网络的短临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：CN115984132B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202211684897.5，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于CBAIM差分循环神经网络的短临预报方法是由杨陆;杜景林;王坤;高文凯;倪银浩设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CBAIM差分循环神经网络的短临预报方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于CBAIM差分循环神经网络的短临预报方法，结合MIM网络模型和CBAM网络模型，组成CBAIM网络模型，包括如下步骤：输入雷达回波图像序列；对所输入图像进行去噪和归一化处理；通过STLSTM单元对图像序列的时间信息和空间信息建模；通过MICA单元获取差分信息；通过CBAM模块进行通道域和空间域的关注；对数据降维输出单时间步结果；输出预测结果。本发明的短临预报方法能增强训练模型的稳定性，加快模型收敛速度，提高预测准确度，具有计算参数量少、速度快的优点，使模型可以更容易提取关键信息。

本发明授权一种基于CBAIM差分循环神经网络的短临预报方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CBAIM差分循环神经网络的短临预报方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1，选用气象雷达数据集，输入雷达回波图像序列； 步骤2，对所输入图像进行去噪和归一化处理； 步骤3，通过STLSTM单元对图像序列的时间信息和空间信息建模； 步骤4，通过循环特征提取架构MIM和三层差分注意力单元MICA获取差分信息； 步骤5，通过CBAM模块进行通道域和空间域的关注； 步骤6，对数据降维输出单时间步结果； 步骤7，输出预测结果； 所述步骤3中，在STLSTM单元内部采用卷积算子对雷达回波图像进行特征提取，STLSTM单元内部由两条相似的数据流组成，数据流由三个门控机制组成，分别是遗忘门、输入门和输出门，两条数据流的其中一条生成长期记忆信息C，另一条生成空间记忆M，结果H由C和M的特征提取生成，H、C和M三种特征图的维度为； 所述步骤4中，MICA单元内部具有差分结构，通过MIM架构获取差分信息，采用卷积算子作为基本运算，对H、C和M三种特征图作进一步特征提取； 所述步骤5中，使用CBAM进行通道域和空间域不同权重的关注；CBAM模块由通道注意力机制结构和空间注意力机制结构组成。

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南京信息工程大学，其通讯地址为：210032 江苏省南京市江北新区宁六路219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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