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龙图腾网获悉中国科学院空天信息创新研究院申请的专利综合自注意力和自相关双重机制的电离层TEC预测模型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：CN119513819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510073554.2，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权综合自注意力和自相关双重机制的电离层TEC预测模型是由巩应奎;于成;罗涵泽;胡子跃;杨光;袁洪设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本综合自注意力和自相关双重机制的电离层TEC预测模型在说明书摘要公布了：本发明提供一个综合自注意力和自相关双重机制的电离层TEC预测模型，属于电离层延迟预测技术领域，所述模型包括：趋势预测模块、相关性分析模块和序列融合模块；其中，趋势预测模块借助自相关运算机制，预测电离层TEC序列和空间环境参数各自的整体变化趋势；相关性分析模块利用自注意力机制，分析电离层TEC序列、空间环境参数和经纬度位置之间的相互联系；序列融合模块则利用相关性分析模块所得的相关性信息，对电离层TEC序列的整体趋势执行进一步地整合和优化，最终得到融合空间环境和经纬度位置信息的电离层TEC预测结果。本发明充分地利用了空间环境数据和经纬度位置信息，极大地提升了模型预测的准确率。

本发明授权综合自注意力和自相关双重机制的电离层TEC预测模型在权利要求书中公布了：1.一个综合自注意力和自相关双重机制的电离层TEC预测模型，其特征在于，所述模型包括：趋势预测模块、相关性分析模块和序列融合模块；其中， 趋势预测模块借助自相关运算机制，预测电离层TEC序列和空间环境参数各自的整体变化趋势；包括：趋势预测模块接收历史电离层TEC和空间环境参数组成的矩阵作为输入，借助自相关运算独立地分析电离层TEC值和空间环境参数各自的变化趋势，输出它们的预测趋势矩阵； 趋势预测模块由层串联而成，每层的内部结构相同，具体流程为：输入数据，先经过自相关运算单元，再通过序列分解单元得到趋势分量Trend和周期分量Season，周期分量通过前馈神经网络后再进行一次序列分解，两次序列分解的趋势分量加权求和，然后趋势分量和周期分量分别进入下一层，数据通过自相关运算单元和前馈神经网络后均有一次跳连接相加，最后一层输出的趋势分量和周期分量，与原始输入数据的均值相加，得到最终的输出，即： 3 相关性分析模块利用自注意力机制，分析电离层TEC序列、空间环境参数和经纬度位置之间的相互联系；包括：相关性分析模块接收历史电离层TEC序列、空间环境参数以及经纬度组成的矩阵作为输入，借助自注意力机制挖掘电离层TEC值、各项空间环境参数和经纬度之间的关系，输出含有它们各时刻相关关系的矩阵； 序列融合模块则利用相关性分析模块所得的相关性信息，对电离层TEC序列的整体趋势执行进一步地整合和优化，最终得到融合空间环境和经纬度位置信息的电离层TEC预测结果；包括：序列融合模块同时接收趋势预测模块的输出和相关性分析模块的输出，借助带掩码的自注意力方法，将和所含有的信息融合在一起，最终输出电离层TEC的预测时序向量，预测长度为L；所述模型以历史24小时电离层TEC、地磁指数Dst、ap指数、F10.7指数、太阳黑子数SSN、X射线指数X-ray、D区吸收预测D-RAP、纬度和经度共9项预处理后的数据作为输入，输出未来24小时的电离层TEC预测序列； 自相关运算具体为： 输入数据先进行三个不同的线性层映射，分别形成Q、K、V三项数据矩阵，借助快速傅里叶变换FFT和反傅里叶IFFT变换求解映射后的自相关函数： 4 之后，找出中前k大的值所对应的时移量： 5 其中，argTopK为求前k大的值；通过Softmax函数计算这k种时移后的向量对应的权重： 6 记表示将时序数据V循环时移后的时序数据，则自相关运算模块的输出表示为： 7 整个过程中Q、K、V三项数据矩阵中的各行是相互独立且并行运算的。

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