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基于卷积神经网络的北斗导航系统短时降雨预测方法

Name: 基于卷积神经网络的北斗导航系统短时降雨预测方法
Brand: 杭州电子科技大学
SKU: 2024107589203
Availability: InStock

📄 申请号：CN202410758920.3 📄 发布日：2026/05/13

著录项目信息

申请日

2024-06-13

公开号

CN118780154B

公开日

2025-09-19

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_27

IPC 分类号

G06F30_27 , G06F17_18 , G06F18_214 , G06F18_24 , G06N3_0499 , G06N3_08 , G06V10_764 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06V10_44 , G06N3_0442 , G06N3_0455 , G01W1_00 , G01W1_10 , G06F119_10 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络人工智能算法卫星导航技术气象预测技术神经网络卷积神经网络

应用场景

短时降雨预测, 气象预警, 智慧城市, 农业气象服务, 航空航海安全

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于卷积神经网络的北斗导航系统短时降雨预测方法，包括如下步骤：步骤1、获取历史大气可降雨量数据，并对其进行归一化处理；步骤2、初步构建并训练卷积神经网络预测模型；步骤3、使用北斗精密单点定位方法计算得到对流层总延迟ZTD，并利用Sa经验模型解算对流层静力学延迟ZHD；步骤4、利用对流层总延迟、对流层湿延迟和对流层静力学延迟的关系解算对流层湿延迟；步骤5、根据大气可降雨量和对流层湿延迟的对应关系，通过计算得到大气可降雨量；步骤6、将大气可降雨量数据作为输入进行预测。该算法能够有效克服稀疏或临时搭建北斗观测站因缺乏历史数据而无法对短时降雨预测进行有效建模，导致现有预测算法失效的问题。

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： CN118780154B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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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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：91 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

王**¥-10万

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