发明专利已授权

一种基于时空图卷积神经网络的闪电推演方法和系统

📄 申请号：CN202411756034.3 📄 发布日：2026/08/18

著录项目信息

申请日

2024-12-03

公开号

CN119250112B

公开日

2025-04-29

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

G06N3_042

IPC 分类号

G06N3_042 , G06N3_0464 , G06N3_049 , G06N3_0442 , G06N3_0985 , G06F18_214 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

雷电预警, 气象预报, 防灾减灾, 智能电网, 航空安全

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摘要

本发明公开了一种基于时空图卷积神经网络的闪电推演方法和系统，该方法包括根据闪电定位数据获取闪电区域信息，构建闪电区域拓扑图；对闪电定位数据进行预处理，将预处理后的数据映射到对应区域，计算各区域内的地闪密度，并按照设定阈值对地闪密度进行等级划分；将各区域地闪密度等级映射到图的对应节点中，得到设定时间内的地闪密度数据，按照时间间隔进行划分，结合闪电区域拓扑图，构建具有图结构的闪电密度时间序列数据集，将该数据集输入到时空图卷积神经网络模型中进行训练和参数调优，得到最终的时空图卷积神经网络模型，利用该模型完成闪电推演。本发明能更有效学习闪电的空间规律和时间规律，提高闪电推演的准确性。

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

20250429

✅ 授权

20250121

?? 实质审查的生效：

20250103

📄 公开

基于扩展隐空间和对比学习的生成式隐写方法

当前第 / 件

天气数据处理方法及系统

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