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龙图腾网恭喜中国科学技术大学申请的专利基于图神经网络的复杂地形三维风场预测方法和系统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：CN119647294B 。

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：202510173872.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于图神经网络的复杂地形三维风场预测方法和系统是由刘磊;李斌;刘腾渊设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的复杂地形三维风场预测方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于图神经网络的复杂地形三维风场预测方法和系统，涉及风场预测领域，该复杂地形三维风场预测方法包括：获取测量数据和地形数据，进行仿真、采样和数据融合，得到输入信息以训练得到图扩散模型；确定第一风场分布图并进行分割来构建多个子图，并向每个子图添加中心节点并进行信息交换，得到第二风场分布图；基于Graphformer模型，通过自回归方式对节点数据进行更新，得到下一个时刻的风场分布预测信息。本申请在基于训练得到的图扩散模型进行风场分布预测的过程中，无需进行仿真处理，基于纯神经网络算法使得计算更加快速高效，通过建立中心节点促进长程信息和全局信息的学习与交换，并通过Graphformer模型实现复杂三维风场得到长期预测。

本发明授权基于图神经网络的复杂地形三维风场预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的复杂地形三维风场预测方法，其特征在于，包括：获取复杂地形三维风场的测量数据和地形数据，所述地形数据包括数字高程图和地表粗糙度；基于所述地形数据进行符合物理约束的仿真、采样和数据融合，得到用于模型训练的输入信息；基于所述输入信息进行模型训练，得到图扩散模型；将所述测量数据和所述地形数据输入至所述图扩散模型，以确定当前时刻的第一风场分布图；其中，所述第一风场分布图为包含节点和边的非均匀网络；对所述第一风场分布图进行分割来构建多个子图，并向每个所述子图添加相应的中心节点，通过注意力机制进行信息交换，得到第二风场分布图；基于预设的Graphformer模型，通过自回归方式在隐状态空间对所述第二风场分布图中的节点数据进行更新，得到下一个时刻的风场分布预测信息。

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