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      寧波市氣象服務中心;慈溪市氣象局孫軍波獲國家專利權

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      龍圖騰網獲悉寧波市氣象服務中心;慈溪市氣象局申請的專利基于深度卷積神經網絡模型的海霧能見度預報方法與系統獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN115271062B

      龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202210665438.6,技術領域涉及:G06N3/0464;該發明授權基于深度卷積神經網絡模型的海霧能見度預報方法與系統是由孫軍波;沃偉峰;錢崢;潘婧茹;錢燕珍設計研發完成,并于2022-06-14向國家知識產權局提交的專利申請。

      基于深度卷積神經網絡模型的海霧能見度預報方法與系統在說明書摘要公布了:本發明公開了基于深度卷積神經網絡模型的海霧能見度預報方法與系統,涉及海霧能見度預報領域,其通過將一天等分為預設個時段得到預測時段,在每個預測時段分別建立預設數量的深度卷積神經網絡模型,并通過樣本數據集訓練深度卷積神經網絡模型,以獲取各預測時段下各預報時效對應的海霧能見度預報模型,其在每一天的各個預測時段中構建各預報時效對應的海霧能見度預報模型,以在實際進行預測時,可根據當前時間所對應的預測時段,以及所需要的預報時效選擇對應的海霧能見度預報模型進行預測,其有效的提高了模型預測的精準度,解決了目前常規的預報產品其準確性較低,不能很好的滿足港口的船舶調度與泊位作業的氣象保障服務需求的問題。

      本發明授權基于深度卷積神經網絡模型的海霧能見度預報方法與系統在權利要求書中公布了:1.一種基于深度卷積神經網絡模型的海霧能見度預報方法,其特征在于,包括步驟: S1:獲取預設時長內各檢測站點的觀測數據,并通過內插值轉換為港區范圍內的網格點數據并納入樣本數據集;通過預報產品獲取預設時長內各預報時次對應的預報數據,并通過降尺度時空插值轉換為網格點數據并納入樣本數據集; S2:將一天等分為預設個時段以得到各預測時段,并在每個預測時段分別建立預設數量的深度卷積神經網絡模型; 通過預設篩選規則篩選樣本數據集,并對滿足預設篩選規則的數據進行歸一化處理,以得到目標數據集; S3:通過目標數據集訓練深度卷積神經網絡模型,以獲取各預測時段下各預報時效對應的海霧能見度預報模型;所述各預測時段下海霧能見度預報模型的數量等于預設數量;所述預報時效表示模型起報時間點至預報時次的時間差,所述預報時次即預報時效的時效截止時間點; 通過目標數據集訓練深度卷積神經網絡模型,具體包括步驟: S31:根據各預測時段的起止時間點,以及預測時段對應的各預報時效,將目標數據集中觀測數據對應的網格點數據與預報數據對應的網格點數據進行組合,以得到預報因子組合,并劃入各預測時段下各預報時效對應的目標數據子集; S32:以目標數據子集中的預報因子組合作為模型的輸入,目標數據子集對應預報時次的觀測數據中其能見度數據作為模型的輸出,訓練該預報時次對應的深度卷積神經網絡模型以得到各預測時段下各預報時效對應的海霧能見度預報模型; S4:根據當前時間所處的預測時段以及所需的預報時效,選擇對應的海霧能見度預報模型,并通過海霧能見度預報模型輸出能見度預測值。

      如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術,可聯系本專利的申請人或專利權人寧波市氣象服務中心;慈溪市氣象局,其通訊地址為:315000 浙江省寧波市氣象路118號;或者聯系龍圖騰網官方客服,聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。

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