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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利一种风速预测方法、设备及介质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：CN119719697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202510227779.9，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种风速预测方法、设备及介质是由舒臻孺;邓鸿程;蔡渊;冯文海设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种风速预测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种风速预测方法、设备及介质，本发明方法通过长短时记忆网络，将历史输入风速序列编码，得到原序列在隐空间特征映射。通过定义一个扩散步骤的马尔科夫链，在前向过程中向序列编码种逐步添加噪声，直至原编码成为纯噪声序列。然后使网络学习反向扩散过程，使其能够从噪声中构建原始序列在隐空间的特征映射关系。并从重构的特征关系中得到下一时刻的预测值。在风速预测领域，本发明方法相对于其他的深度学习方法准确率更高。

本发明授权一种风速预测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种风速预测方法，其特征在于，包括下列步骤：S1：获取站点历史风速序列，对站点历史风速序列进行处理，得到训练集和测试集；S2：按照预测需求，确定需要预测的未来时间步长；S3：构建风速预测算法，所述风速预测算法包括基于长短记忆网络的编码层，基于马尔科夫链的扩散层以及基于全连接层的解码层；风速预测算法用于预测风速，过程如下：将输入序列输入编码层，经过长短记忆网络处理得到特征序列；将特征序列输入扩散层，经过正向扩散和逆向扩散后得到重构的特征序列；将重构的特征序列输入解码层，得到预测结果；S4：采用训练集、测试集以及损失函数训练风速预测算法，得到风速预测模型；S5：以站点历史风速序列作为输入，采用风速预测模型实现风速预测；在S3中，将特征序列输入扩散层，经过正向扩散和逆向扩散后得到重构的特征序列，过程如下：正向扩散：序列逐渐加噪成为高斯噪声序列的过程，正向扩散过程中当前时刻序列仅取决于上一时刻序列；逆向扩散：对正向扩散得到的高斯噪声序列通过去噪网络进行去噪过程，得到重构的特征序列。

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