发明专利已授权

一种融合量子计算和深度学习模型的短时降水临近预报方法

📄 申请号：CN202511543848.3 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2025-10-28

公开号

CN121009349B

公开日

2026-02-17

申请人

南京信息工程大学,安徽大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_213

IPC 分类号

G06F18_213 , G06F18_10 , G06F18_214 , G06F18_21 , G06N3_0464 , G06N3_09 , G06N10_20 , G06N10_60 ,

技术画像

所属领域

量子计算量子计算

应用场景

气象预报, 防灾减灾, 智慧城市, 农业气象, 航空交通保障

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摘要

本发明提供了一种融合量子计算和深度学习模型的短时降水临近预报方法，属于短时降水临近预报领域，步骤如下：首先提取目标区域的降水量和气象要素的长期历史数据，然后将拟预报时刻的降水量作为预测目标量，拟预报时刻前M小时的气象要素和降水量作为模型输入特征量。之后采用量子计算方法将拟预报时刻前M小时的气象要素和降水量变成有关拟预报时刻降水量的高维量子概率特征。最后以量子线路降水量概率信息为输入、未来1小时的降水量为输出，构建并训练短时降水临近预报模型，本发明利用量子线路和量子叠加态，将经典数据映射到高维量子希尔伯特空间，可规避局部最优解陷阱，显著降低计算负担，实现海量高维气象特征输入条件下的短时降水预报。

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

基于空间非均一性分形城市冠层模型的降水预报方法及系统

当前第 / 件

一种气旋强度预测方法及装置

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_213)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

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：20 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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