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龙图腾网恭喜河海大学;水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院;赣江下游水文水资源监测中心申请的专利一种基于改进Transformer模型的径流预测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：CN119089943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411583201.9，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权一种基于改进Transformer模型的径流预测方法是由邓超;尹鑫;邹佳成;戈晓斌设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进Transformer模型的径流预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进Transformer模型的径流预测方法，通过引入预训练编码器CoST，消除传统Transformer编码器在预测方面的瓶颈，且可有效提取径流序列的趋势和季节表征；本发明通过引入过去注意力解码器，采用M0方法对输入、趋势和季节表征进行预处理，去除数据的长期分布趋势，提高模型捕获短、长期依赖模式的能力；本发明提出了一种数据滑动提取窗口，通过压缩输入数据长度来降低注意力机制的复杂性，以实现耗时少且精度高的效果。本发明通过耦合预训练编码器CoST、过去注意力解码器和数据滑动提取窗口，解决了传统Transformer模型对径流局部预测误差较大问题，提高了预测精度和效率。

本发明授权一种基于改进Transformer模型的径流预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进Transformer模型的径流预测方法，其特征在于，其径流预测方法步骤包括：选取并收集目标流域的水文数据，并对水文数据进行预处理得到训练集、验证集和测试集；构建改进Transformer模型；所述改进Transformer模型构建步骤包括：将传统Transformer模型的一个输入分为长序列输入和短序列输入，具体包括：确定预测径流的时间步长M，依据预测径流的时段类型和步长，设定长序列输入长度和短序列输入长度的取值范围；引入预训练编码器CoST，用于设置七个类别的时间戳信息作为径流序列的时间表征，利用预训练编码器CoST对长序列输入对应的带有时间表征的径流序列进行预训练得到长序列无误差径流量，利用预训练编码器CoST对短序列输入对应的带有时间表征的径流序列进行预训练得到短序列无误差径流量；引入数据滑动提取窗口，所述数据滑动提取窗口用于设定长序列提取窗口长度和短序列窗口长度，利用数据滑动提取窗口将长序列无误差径流量的步长缩短，将短序列无误差径流量的步长缩短为；引入过去注意力解码器，所述引入过去注意力解码器通过M0方法对长序列无误差径流量进行预处理，得到了无长期分布趋势表征的输入，利用过去长期多头注意力机制和过去长、短期交叉多头注意力机制对及其对应的长序列输入以及及其对应的短序列输入进行处理，捕获数据的长期依赖模式和短期依赖模式，而后将捕获的长期依赖模式特征和短期依赖模式特征通过归一化层、卷积前馈层组、展平层和线性层输出最终径流预测结果；利用训练集数据对改进Transformer模型进行训练优化，利用验证集数据对训练后的改进Transformer模型进行验证，根据验证结果对改进Transformer模型进行优化调整；基于测试集使用优化后的改进Transformer模型进行径流预测，并将所得预测结果进行反标准化，得到最终的径流预测结果。

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河海大学;水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院;赣江下游水文水资源监测中心，其通讯地址为：210024 江苏省南京市鼓楼区西康路1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”。