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龙图腾网获悉广州赋安数字科技有限公司申请的专利多源异构海洋数据智能融合和海洋灾害预测方法及平台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：CN119623766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510147198.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权多源异构海洋数据智能融合和海洋灾害预测方法及平台是由梁华;王明;李玉杰;王久玲;陈升敬设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本多源异构海洋数据智能融合和海洋灾害预测方法及平台在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种多源异构海洋数据智能融合和海洋灾害预测方法及平台，该方法包括：对海洋环境监测设备、通信中继设备和数据处理设备进行层级化部署和网络拓扑构建，得到海空岸一体化监测网络；采集带时空标识的海洋环境数据；进行海洋要素建模和动态特征提取，得到海洋环境数字模型；对多源异构海洋数据进行特征融合和关联分析，得到时空特征数据；采用迁移学习方法对台风路径预测模型、风暴潮预测模型和赤潮预测模型进行训练和多模型集成，得到海洋灾害预测模型集，进而提升了预测精度和时效性，优化了计算资源的分配和调度，满足了海量数据处理的实时性需求。

本发明授权多源异构海洋数据智能融合和海洋灾害预测方法及平台在权利要求书中公布了：1.一种多源异构海洋数据智能融合和海洋灾害预测方法，其特征在于，所述方法包括： 对海洋环境监测设备、通信中继设备和数据处理设备进行层级化部署和网络拓扑构建，得到海空岸一体化监测网络； 根据所述海空岸一体化监测网络，采用周期性确定性采样算法对水温、盐度、海平面高度、风速和气压数据进行采集和标准化处理，得到带时空标识的海洋环境数据； 基于所述带时空标识的海洋环境数据进行海洋要素建模和动态特征提取，得到海洋环境数字模型；具体包括：将所述带时空标识的海洋环境数据按照水温场、盐度场、海平面高度场、风速场和气压场进行物理要素分类和数字化编码，得到海洋要素数据结构；对所述海洋要素数据结构中的物理量进行时间序列和空间分布映射，得到海洋环境要素的时空分布特征；基于所述时空分布特征对海洋环境要素之间的相互作用关系进行耦合分析和关联度计算，得到海洋要素关联矩阵；将所述海洋要素关联矩阵输入动态演化模型进行海洋环境状态变化规律分析，得到环境演化序列，并对所述环境演化序列进行稳定性分析和突变特征检测，得到海洋环境异常事件特征；基于所述海洋环境异常事件特征建立物理海洋环境与数字空间的映射函数，得到数字孪生映射关系，并将所述数字孪生映射关系输入特征提取器进行海洋环境关键特征提取，得到海洋环境特征向量；对所述海洋环境特征向量和所述数字孪生映射关系进行模型集成和参数优化，得到海洋环境数字模型； 基于所述海洋环境数字模型，采用选择性缓存机制和深度学习算法对多源异构海洋数据进行特征融合和关联分析，得到时空特征数据；具体包括：对所述海洋环境数字模型中的海洋环境要素特征按照数据类型和时空分布进行分类构建，得到特征数据层次结构，并基于所述特征数据层次结构对历史数据特征进行缓存和优先级排序，得到分级缓存数据库；将所述分级缓存数据库中的特征数据输入深度神经网络进行潜在特征提取和非线性映射，得到深度特征表示；对所述深度特征表示中的空间特征、时序特征和物理特征进行多模态特征融合和互补性分析，得到融合特征向量；将所述融合特征向量输入注意力计算单元进行特征权重分配和显著性计算，得到加权特征集合，并将所述加权特征集合按照时间维度和空间维度建立特征组织结构和索引机制，得到时空特征组织体系；对所述时空特征组织体系中的特征数据进行相似性度量和关联性挖掘，得到特征关联图谱；将所述特征关联图谱输入深度时空融合网络进行跨模态特征学习和时空依赖性建模，得到融合特征张量，并对所述融合特征张量进行降维处理和特征选择，得到时空特征数据； 根据所述时空特征数据，采用迁移学习方法对台风路径预测模型、风暴潮预测模型和赤潮预测模型进行训练和多模型集成，得到海洋灾害预测模型集。

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