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发明专利 已授权

基于机器学习的流依赖背景场误差协方差动态调整方法

📄 申请号：CN202510297950.3 📄 发布日：2026/08/18

著录项目信息

申请日
2025-03-13
公开号
CN119782722B
公开日
2025-05-09
申请人
南京信息工程大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06F18_15
IPC 分类号
G06F18_15 , G06F18_24 , G06F18_213 , G06N20_00 , G01W1_10 , G01W1_02 ,

技术画像

所属领域

其他分类 其他

应用场景

数值天气预报, 气象数据分析, 气候模拟, 海洋环境预报, 航空气象保障
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摘要

本发明公开一种基于机器学习的流依赖背景场误差协方差动态调整方法，通过将背景场关键变量经由机器学习模型映射至集合离散度，从而量化背景场不确定度，并在此基础上对原有静态误差协方差进行动态调节。本发明能够灵活反映不同天气背景条件下的流依赖误差特征，即使在无需集合预报的情况下，也能有效捕捉高维、非线性及各向异性的误差分布特征。本发明在同化系统的背景场优化、背景场误差协方差矩阵的动态调整以及流依赖性误差分析等方面具有重要应用价值，适用于数值天气预报等领域。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN119782722B

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该专利的转让价格是多少？

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

……

……

图1
图2
图3

法律状态时间线

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当前第 / 件
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议价
不含过户费
📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态： 在售 👁️ 浏览次数：25 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报
资金托管 权属尽调 包过户
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