本发明涉及深度学习气象预测技术领域，公开了一种基于大语言模型的跨模态多源数据台风路径预测方法及系统，所述方法包括：构建包括台风历史轨迹数据、ERA5再分析数据和Himawari卫星数据的跨模态多源数据集；基于跨模态多源数据集和复合损失函数训练融合物理信息的大语言台风路径预测模型，得到训练好的融合物理信息的大语言台风路径预测模型；将跨模态多源数据输入训练好的融合物理信息的大语言台风路径预测模型，得到台风路径预测结果。本发明通过语义引导的跨模态关联机制和LSTM的低秩微调机制等实现了大语言模型在气象预测领域的跨界应用，进而实现了台风的长期走向和短期路径突变的精准预测。
📄 2026106289003
📂 G01W1_10
👤 南京信息工程大学
📅 2026-05-09
本发明一种基于实时边界层垂直结构的近地面观测同化方法、系统、介质及设备，属于大气科学技术领域，方法包括：获取背景误差样本数据集和实时边界层高度；根据背景误差样本数据集，统计得到背景平均边界层高度；根据背景平均边界层高度对背景误差进行垂直分层，得到分层后的背景误差；根据实时边界层高度对背景场进行垂直分层，得到分层后的背景场；通过伸缩变换将分层后的背景误差映射至分层后的背景场，得到新的背景误差；利用新的背景误差，基于同化系统通过极小化迭代进行近地面观测同化；其中，所述背景平均边界层高度定义为每个背景误差样本中所有水平网格点的平均边界层高度。本发明解决了因背景误差描述不准确导致的分析场不协调问题。
📄 202610116940X
📂 G01W1_10
👤 南京信息工程大学
📅 2026-01-28
本发明公开了一种基于物理约束的临近降雨预测方法，包括：S1、将气象雷达回波序列中的每帧图像进行预处理获得对应的降雨图像序列；S2、基于预训练好的平流模拟器采用降雨图像序列的前p帧降雨图像预测后q帧降雨图像作为平流预测结果，其中，p+q＝N，N为降雨图像序列中降雨图像的总帧数；S3、将平流预测结果作为物理约束结合前p帧降雨图像，输入至预训练好的临近降雨预测网络模型获得最终降雨预测结果，临近降雨预测网络模型包括物理指导预测模块和预测结果细化模块。该方法能够产生误差更小的强降雨预测结果，并且在此过程中引入了物理约束，实现了对于临近降雨的高效预测。
📄 2024114686725
📂 G01W1_10
👤 浙江工业大学
📅 2024-10-21
本发明公开了一种基于多模态域变换和自适应融合的台风生成预报方法，以台风相关的二维卫星数据和三维环境数据作为输入数据，采用傅立叶频率注意力来增强二维红外卫星云图的特征表示，采用三维联合注意力来兼顾四维环境数据特征中位置和通道维度的信息提取，同时提出了多模态融合模块自适应融合上述两种模态，融合多尺度和多模态特征，从复杂的气象数据中获取有价值的信息，最后得到台风生成的概率值。本发明从复杂的气象数据中获取有价值的信息，能够准确进行台风生成预报。
📄 2024107431350
📂 G01W1_10
👤 浙江工业大学
📅 2024-06-11
本发明公开了一种基于雷达回波图的降雨预测方法及装置，构建降雨预测网络模型，所述降雨预测网络模型包括编码器和解码器，所述编码器包括依次连接的四个特征平衡提取模块，所述解码器也同样包括依次连接的四个特征平衡提取模块，所述编码器的第一、第二、第三特征平衡提取模块的输出还分别与所述解码器的第三、第二、第一特征平衡提取模块的输入进行连接。本发明仅仅在输入雷达回波图的情况下，对未来降雨趋势进行有效预测，克服了现存的降雨预测方法所需资源巨大且全局信息丢失的问题，在实际的应用中简单且有效。
📄 2022102182691
📂 G01W1_10
👤 浙江工业大学
📅 2022-03-08
本发明公开了一种基于MALO‑BiGRU的超短期风速预测方法及系统，所述方法包括：(1)获取风速数据并对数据进行归一化处理，运用互信息法对风速数据进行特征选择；(2)运用均匀采样对蚁狮种群初始化；(3)采用改进后的模拟退火思想融合蚁狮算法改进双向循环单元；(4)将非线性参数控制引入蚁狮算法中，对蚂蚁位置进行更新，最终得到精英蚁狮位置；(5)使用改进过后的蚁狮算法优化双向门控循环单元的隐含层节点个数，学习率和批处理大小三个参数；(6)建立基于改进蚁狮算法(MALO)的双向门控循环单元(BiGRU)模型。本发明能够被应用于超短期风速预测的建模过程中，具有优化精度高的优点，最终确保了风速预测的准确性。
📄 2021106417719
📂 G01W1_10
👤 深圳泓瑞知识产权服务有限公司
📅 2021-06-09
本发明公开了一种基于深度学习的SuperDARN雷达对流图短期预报方法，包括以下步骤：步骤1：获取SuperDARN雷达观测数据和OMNI卫星观测数据并进行预处理；步骤2：将OMNI卫星观测数据和SuperDARN雷达观测数据匹配并对齐构成完备数据集；步骤3：使用皮尔逊相关系数法进行特征选择并对其标准化；步骤4：输入到Python中Tensorflow模块搭建好的深度学习模型中进行训练，参数调试，得到预报模型；步骤5：将预报模型应用到测试数据中。本发明基于深度学习和大数据相关理论技术的发展，采用神经网络相关方法，利用SuperDARN雷达获得的海量具有丰富信息的数据，将数据之间的关系用具有强大拟合能力的神经网络表达出来，实现高纬电离层对流图像的短期预报，满足空间天气预报的需求。
📄 2021103321682
📂 G01W1_10
👤 杭州电子科技大学
📅 2021-03-29
本发明提供了一种自动识别切变线的方法：将风场进行标准化处理；对格点进行分区，并将分区后格点上的风矢量进行叉乘计算，由叉乘正值得到风场中的气旋性特征点；取最大叉乘正值的建立判定阈值，并从所述气旋性特征点中筛选出切变节点；根据所述切变节点分析方法消除相交切变线，分组连接切变节点构成切变线。本发明利用二维矢量叉乘结果进行判定和筛选可能的切变，最终连接切变节点形成切变线，达到自动识别且定位切变线的目的。目前气象业务中切变线分析依然通过人机交互的方式，本发明解决了由预报人员根据自身经验进行手工操作而存在的弊端问题，为实现气象业务中的自动化分析预报和人工智能的应用打下坚实基础。
📄 2019105008977
📂 G01W1_10
👤 成都信息工程大学
📅 2019-06-11
本发明提供了一种利用风场资料订正低涡中心位置的方法，首先利用位势高度场，分析闭合位势高度等值线并筛选判断低涡区域，接着找到低涡区域中最内圈等值线；通过风场计算涡度数据，在低涡最内圈范围内定位具有最大涡度值的点，记为低涡极值点；最后利用低涡极值点以及其四周相邻数据点中的风场信息进行判断。本发明通过以上设计，解决了在高空等压面中不能自动订正低涡中心准确位置的问题，提高了分析效率和定位精度，为实现精细准确的自动化分析预报打下坚实基础。
📄 2020105051433
📂 G01W1_10
👤 成都信息工程大学
📅 2020-06-05
本申请实施例公开了一种输电走廊降水预警方法及系统，属于天气预警技术领域，其中，所述方法包括：获取目标区域的历史观测数据；基于目标区域的历史观测数据确定目标区域对应的格点化输电走廊降水警戒阈值分布，其中，格点化输电走廊降水警戒阈值分布包括目标区域中的输电走廊对应的不同等级的降水警戒阈值；获取目标输电走廊的降水预报；基于目标输电走廊的降水预报及目标区域对应的格点化输电走廊降水警戒阈值分布，确定目标输电走廊的降水预警等级，具有及时且准确地预警输电走廊降水的优点。
📄 2022109781222
📂 G01W1_10
👤 成都信息工程大学
📅 2022-08-16
本发明提供了一种南支槽的自动识别方法，该方法包括：读取高空位势高度场，并对等值线进行分析；对位势高度场等值线进行滤波处理；构建各等值线数据点序列；计算得到各等值线的一阶导数和二阶导数；识别各等值线最小值点作为槽线节点；在南支槽活动区域检测是否存在槽线节点；检测指定区域最北等值线是否闭合，确定南支槽起始节点；由北向南依次接续各等值线最小值点为南支槽节点；判断最南最北节点距离是否小于预设的阈值，若是，则无南支槽；否则，对南支槽进行曲线拟合确定南支槽的位置。本发明通过求导自动识别南支槽线，提高天气预报的效率和规范性，及时对天气形势做出正确的判断，促进天气预报的业务能力和自动化水平提高。
📄 2023107081812
📂 G01W1_10
👤 成都信息工程大学
📅 2023-06-15
本申请公开了一种气旋强度预测方法及装置，方法包括：获取历史一段时间的物理因子数据、卫星云图数据和气旋强度数据；对物理因子数据、卫星云图数据和气旋强度数据进行预处理得到物理因子图像、卫星影像图像、历史气旋强度；将物理因子图像、卫星影像图像、历史气旋强度输入热带气旋强度预测模型，得到24小时气旋强度预测结果；其中，所述热带气旋强度预测模型包括分层融合子网络、深度卷积神经网络、先验知识模块和不确定性估计模块。融合不确定性估计与长期先验，提高了气旋强度变化趋势的预测能力和强度预测的准确度。
📄 2025115458538
📂 G01W1_10
👤 南京信息工程大学
📅 2025-10-28
柿子坊 · 知识产权运营
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