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龙图腾网恭喜广东海洋大学申请的专利一种基于多模态神经网络的海流数值预报智能经验订正方法及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：CN120046121B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510526818.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于多模态神经网络的海流数值预报智能经验订正方法及系统是由梁朋;梁永浩;仉天宇;杨丽娜设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态神经网络的海流数值预报智能经验订正方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态神经网络的海流数值预报智能经验订正方法及系统，涉及人工智能和海洋预报交叉技术领域，其中方法步骤包括：采集待预报海流区域的观测数据并构建标签数据集；对标签数据集进行预处理，构建特征数据集；基于标签数据集和特征数据集，采用多模态神经网络构建订正模型；基于订正模型，完成海流预报的订正。本发明具备自适应捕捉多源异构数据之间规律的能力，提升了海流订正效果，从而提高了海流预报的精度，为海洋经济发展、海洋研究、气候预测提供更可靠的预报数据。

本发明授权一种基于多模态神经网络的海流数值预报智能经验订正方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态神经网络的海流数值预报智能经验订正方法，其特征在于，步骤包括： 采集待预报海流区域的观测数据并构建标签数据集，步骤包括：在待预报海流区域设定若干观测站点，收集站点观测数据并进行数据预处理得到标签数据集； 对所述标签数据集进行预处理，构建特征数据集，步骤包括：通过数值模式获取特征数据集的模式数据，并对模式数据进行数据预处理，构建特征数据集； 基于所述标签数据集和所述特征数据集，采用多模态神经网络构建订正模型，构建的所述订正模型包括：以Res-MLP+CNN-Net为架构，采用编码器加解码器的结构；所述编码器由ResMLP和Resnet50组成，解码器采用Addition；在所述订正模型中：ResMLP的输入数据为模式单点序列数据，输出数据为标量序列数据；Resnet50的输入数据为模式空间场序列数据，输出数据为标量序列数据；Addition的输入数据为若干标量序列数据，输出数据为标量序列数据；采用超参数网格搜索策略寻找最优多模态神经网络结构：针对ResMLP，隐藏层的遍历网格设置为以1为步长的范围为1至9的数组，每层隐藏层的神经元数量设置为以3为步长的范围为1至30的数组；以训练集中的模式单点序列数据为特征，训练集中的观测数据为标签，遍历超参数网络进行训练；以均方根误差为量化指标，挑选出在测试集上表现性能最好的ResMLP结构，并基于最优结构的ResMLP、Resnet50和Addition构成最优的Res-MLP+CNN-Net多模态神经网络结构； 基于所述订正模型，完成海流预报的订正。

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