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龙图腾网恭喜北京环境特性研究所申请的专利风场预测模型的构建方法、装置、设备、介质及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：CN114970855B 。

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：202210598158.8，技术领域涉及：G06N3/0455；该发明授权风场预测模型的构建方法、装置、设备、介质及预测方法是由李霞;叶允明;徐光宁;刘兴润;刘栋设计研发完成，并于2022-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本风场预测模型的构建方法、装置、设备、介质及预测方法在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及计算机技术领域，特别涉及一种风场预测模型的构建方法、装置、设备、介质及预测方法。其中，构建方法包括：获取多个训练样本，训练样本包括若干个风速分布样本图像，若干个风速分布样本图像中每个风速分布样本图像的时间间隔均相等；利用训练样本中时间靠前的且时间连续的多个风速分布样本图像作为输入，将训练样本中时间靠后的且与作为输入的风速分布样本图像相连续的多个风速分布样本图像作为输出，对预测神经网络进行训练，以构建得到风场预测模型；预测神经网络包括：编码器和解码器；解码器包括多个特征预测单元。本发明可以构建得到风场预测模型，提高风场预测的预测准确度。

本发明授权风场预测模型的构建方法、装置、设备、介质及预测方法在权利要求书中公布了：1.一种风场预测模型的构建方法，其特征在于，包括： 获取多个训练样本，所述训练样本包括若干个风速分布样本图像，所述若干个风速分布样本图像中每个风速分布样本图像的时间间隔均相等； 利用所述训练样本中时间靠前的且时间连续的多个风速分布样本图像作为输入，将所述训练样本中时间靠后的且与作为输入的风速分布样本图像相连续的多个风速分布样本图像作为输出，对预测神经网络进行训练，以构建得到风场预测模型；所述预测神经网络包括：编码器和解码器；所述解码器包括多个特征预测单元；特征预测单元的数量与作为输出的风速分布样本图像的数量相等； 所述编码器包括多层隐藏状态提取单元；多个特征预测单元之间串联连接； 所述对预测神经网络进行训练，包括： 将作为输入的多个风速分布样本图像输入至所述编码器中，以利用每一层隐藏状态提取单元对所述多个风速分布样本图像进行对应层的隐藏状态提取； 将对作为输入的且对应最晚时间的目标风速分布样本图像提取隐藏状态时，每一层隐藏状态提取单元输出的对应层的隐藏状态和作为输入的且对应最晚时间的目标风速分布样本图像输入至所述解码器中，以利用多个特征预测单元一一对应的输出时间连续的多个风速分布预测样本图像；所述多个风速分布预测样本图像的时间晚于所述目标风速分布样本图像的时间，且时间连续； 根据所述多个风速分布预测样本图像和作为输出的多个风速分布样本图像，调整所述预测神经网络的网络参数，直至得到符合预期的风场预测模型。

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