一种基于GCN-LSTM的海温时空预测方法（高校公示15个工作日）（不包年费滞纳金）（需要二变）
发明专利本发明公开了一种基于GCN‑LSTM的海温时空预测方法，属于面向海温的时空预测技术领域，包括以下步骤：选取海温时空数据集，定义海温时空数据预测任务；构建基于GCN‑LSTM的海温时空预测模型；所述基于GCN‑LSTM的海温的时空预测模型STFTIG包含三个模块：动态图模块DGM、时间依赖模块TDM和时空融合模块STFM；所述海温的时空预测模型STFTIG基于图卷积网络和长短期记忆网络构建。本发明通过融合数据的时空特征提高海温预测的准确度和可靠性。
《一种基于GCN-LSTM的海温时空预测方法（高校公示15个工作日）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2024112771884，当前法律状态为已下证，由河北科技师范学院提出申请，发明人为陈晓;吴优;马坐坐;刘志亮;郭景峰，申请日期为2024-09-12，公开（公告）日期为2025-07-25，国际专利分类号（IPC）为 G06N 3/0442 (2023.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于GCN‑LSTM的海温时空预测方法，属于面向海温的时空预测技术领域，包括以下步骤：选取海温时空数据集，定义海温时空数据预测任务；构建基于GCN‑LSTM的海温时空预测模型；所述基于GCN‑LSTM的海温的时空预测模型STFTIG包含三个模块：动态图模块DGM、时间依赖模块TDM和时空融合模块STFM；所述海温的时空预测模型STFTIG基于图卷积网络和长短期记忆网络构建。本发明通过融合数据的时空特征提高海温预测的准确度和可靠性。
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