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龍圖騰網(wǎng)恭喜杭州開閎流體科技有限公司申請的專利基于改進(jìn)門控循環(huán)單元的流速預(yù)測模型的構(gòu)建方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119378407B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411943251.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)基于改進(jìn)門控循環(huán)單元的流速預(yù)測模型的構(gòu)建方法及裝置是由竇英偉;徐超;徐峰設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-12-27向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于改進(jìn)門控循環(huán)單元的流速預(yù)測模型的構(gòu)建方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請?zhí)岢隽艘环N基于改進(jìn)門控循環(huán)單元的流速預(yù)測模型的構(gòu)建方法及裝置，包括以下步驟：在目標(biāo)地點獲取序列表示的多層歷史流速數(shù)據(jù)序列，對所述多層歷史流速數(shù)據(jù)序列進(jìn)行滑窗分割處理后得到待預(yù)測序列；待預(yù)測序列依次經(jīng)過時空注意力模塊、第一編碼模塊、雙向門控循環(huán)模塊以及全連接層得到流速預(yù)測結(jié)果。本方案通過構(gòu)建時空注意力模塊來充分利用不同時刻不同深度的流速數(shù)據(jù)間的時空動態(tài)關(guān)系，并且還在雙向門控循環(huán)模塊中采用了兩個殘差結(jié)構(gòu)來對兩個BiGRU層的輸出進(jìn)行處理，不僅可以加快模型的預(yù)測速度，更進(jìn)一步增加了對不同深度流速預(yù)測的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)基于改進(jìn)門控循環(huán)單元的流速預(yù)測模型的構(gòu)建方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于改進(jìn)門控循環(huán)單元的流速預(yù)測模型的構(gòu)建方法，其特征在于，包括以下步驟：在目標(biāo)地點獲取序列表示的多層歷史流速數(shù)據(jù)序列，多層歷史流速數(shù)據(jù)序列中記錄了某一段時間內(nèi)目標(biāo)地點水域的第1-N層的流速數(shù)據(jù)，對所述多層歷史流速數(shù)據(jù)序列進(jìn)行滑窗分割處理后得到待預(yù)測序列，其中，設(shè)置滑動窗口大小，并依據(jù)滑動窗口大小來對所述多層歷史流速數(shù)據(jù)序列進(jìn)行滑窗分割得到多組待預(yù)測序列；構(gòu)建時空注意力模塊，所述時空注意力模塊被訓(xùn)練用于對待預(yù)測序列分別進(jìn)行時間注意力計算以及空間注意力計算，再將時間注意力計算結(jié)果與空間注意力計算結(jié)果進(jìn)行加權(quán)整合得到注意力加權(quán)特征；其中所述時空注意力模塊包括時間維度注意力計算分支與空間維度注意力計算分支，在所述待預(yù)測序列中獲取相鄰的第一特征以及第二特征，在所述時間維度注意力計算分支中對第一特征以及第二特征進(jìn)行時間維度上的注意力計算得到時間注意力計算結(jié)果，在所述空間維度注意力計算分支中對第一特征以及第二特征進(jìn)行空間維度上的注意力計算得到空間注意力計算結(jié)果，其中時間維度上的注意力計算是指對同一層不同時間節(jié)點的流速數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，空間維度上的注意力計算是在同一時間節(jié)點對不同層流速數(shù)據(jù)進(jìn)行計算；構(gòu)建第一編碼模塊，所述第一編碼模塊被訓(xùn)練用于通過多頭自注意力機(jī)制對所述注意力加權(quán)特征進(jìn)行特征提取得到第一編碼特征；構(gòu)建雙向門控循環(huán)模塊，所述雙向門控循環(huán)模塊被訓(xùn)練用于通過兩個串聯(lián)的BiGRU層來對第一編碼特征進(jìn)行處理得到預(yù)測特征，并將所述預(yù)測特征輸入至預(yù)訓(xùn)練好的全連接層中得到流速預(yù)測結(jié)果，其中，第一個BiGRU層的輸出與第一編碼特征進(jìn)行殘差連接后得到第一結(jié)果，將第一結(jié)果輸入到第二個BiGRU層中，第二BiGRU層的輸出結(jié)果與所述第一結(jié)果進(jìn)行殘差連接后得到預(yù)測特征；由時空注意力模塊、第一編碼模塊、雙向門控循環(huán)模塊以及全連接層組成流速預(yù)測模型。

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