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龍圖騰網(wǎng)獲悉河海大學(xué);華北水利水電大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于生成式深度學(xué)習(xí)的氣候模式預(yù)估降尺度校正方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120216886B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510686938.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/10；該發(fā)明授權(quán)一種基于生成式深度學(xué)習(xí)的氣候模式預(yù)估降尺度校正方法是由劉柱;黃博涵;虞美秀;劉懿;黃生志;馮凱;郭輝;陳新國;黃芷旋設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-27向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于生成式深度學(xué)習(xí)的氣候模式預(yù)估降尺度校正方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于生成式深度學(xué)習(xí)的氣候模式預(yù)估降尺度校正方法，該方法通過無監(jiān)督的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)識(shí)別全球氣候模式水文氣象變量預(yù)估偏差，利用生成器與判別器的對(duì)抗訓(xùn)練，不斷減小對(duì)抗損失，從而使得訓(xùn)練好的生成式深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)具有處理復(fù)雜的非線性關(guān)系的能力，以達(dá)到降尺度與偏差校正的綜合最佳。此方法可以用于校正多模式各變量（降水，溫度等）集合預(yù)估的平均偏差并提高其分辨率。發(fā)明實(shí)例表明該方法能夠有效的對(duì)多模型集合預(yù)估降尺度，且比常用的分位數(shù)映射及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更好的降尺度效果。

本發(fā)明授權(quán)一種基于生成式深度學(xué)習(xí)的氣候模式預(yù)估降尺度校正方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于生成式深度學(xué)習(xí)的氣候模式預(yù)估降尺度校正方法，其特征在于，包括：對(duì)全球氣候模式輸出的多模型的氣候模式預(yù)估數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理后的多模型的氣候模式預(yù)估數(shù)據(jù)通過生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)降尺度校正模型進(jìn)行降尺度偏差校正； 所述生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)降尺度校正模型包括生成器和判別器，生成器的輸入是預(yù)處理后的多模型的氣候模式預(yù)估數(shù)據(jù)，生成器的目標(biāo)是生成器的輸出數(shù)據(jù)與參考數(shù)據(jù)的分布差異最小；生成器中上采樣層的輸出數(shù)據(jù)作為判別器的輸入，判別器用于區(qū)分生成器中上采樣層的輸出數(shù)據(jù)與參考數(shù)據(jù)的分布差異，并根據(jù)判定結(jié)果計(jì)算降尺度損失函數(shù)，根據(jù)降尺度損失函數(shù)的結(jié)果調(diào)整生成器與判別器的參數(shù)；對(duì)生成器的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行下采樣，通過偏差校正損失函數(shù)量化下采樣后的生成器輸出數(shù)據(jù)與參考數(shù)據(jù)的差異，根據(jù)偏差校正損失函數(shù)的結(jié)果調(diào)整生成器的參數(shù)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人河海大學(xué);華北水利水電大學(xué)，其通訊地址為：210024 江蘇省南京市鼓樓區(qū)西康路1號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。