本实用新型涉及一种园林绿化苗木防台风稳固结构，包括两个底座，两个所述底座的顶部靠近前后两侧处均开设有第一矩形开口，两个所述底座的底部靠近前后两侧处均固定连接有限位锥，通过第一螺纹管、固定块、第二螺纹杆、活动块、齿条板、旋转齿轮、第二螺纹管、矩形板、第三螺纹杆、移动块、固定锥、挡块、滑动块、直杆和弹簧这些部件的相互配合，能够使固定在相邻移动块上的固定锥插入地里，便于对底座使用时稳定，提高装置的支撑效果，通过蜗杆、蜗轮、第一螺纹杆、螺纹套和旋钮这些部件的相互配合，能够通过固定在相邻螺纹套上的连轴使两个弧形夹板向相对的一侧移动，便于对不同尺寸的苗木进行固定，提高装置的使用范围。
📄 2023228628868
📂 A01G17_14
👤 丁伯云
📅 2023-10-24
本实用新型公开了一种可防台风的可收缩密目式安全网，包括底板，所述底板的上表面固定连接有立柱，所述立柱的数量为两个，两个所述立柱之间设置有网体，所述网体的上端两侧均固定连接有第一固定块，所述第一固定块的中部开设有第一螺纹孔，所述网体的下端两侧均固定连接有第二固定块，所述第二固定块的中部开设有第二螺纹孔，所述立柱的上端一侧开设有固定槽，所述第一固定块位于固定槽内，所述立柱的上端外表面开设有第一定位孔，所述立柱的下端一侧开设有滑槽，所述第二固定块位于滑槽内，所述立柱的下端外表面开设有第二定位孔。本实用新型中，在台风来之前，可进行快速展开使用，且便于安装和拆卸。
📄 2021233022914
📂 E04G21_32
👤 泰州市常沪线网有限公司
📅 2021-12-20
本发明提供了一种抗台风式的重力式网箱及使用方法，属于深海养殖技术领域，包括第二驱动件、绕卷盘、第一伸缩杆、第二伸缩杆、柔性网和伸展组件；所述伸缩控制器的输出端安装有声波发生器，声波发生器周向上安装有若干第二伸缩杆，若干第二伸缩杆在径向上紧密设置有若干柔性网，声波发生器远离第一伸缩杆的一侧安装伸缩件，伸缩件输出端设置有伸展组件，伸展组件上安装有若干侧钩以及钩连件，所述网箱的底部安装有配重箱，配重箱内设置有吸水泵，通过声波发生器以及柔性网下降对鱼群的驱赶，使得鱼群聚集在网箱下方，浮体通过通气阀放气减少网箱的浮力，使网箱和海平面水平，减少台风对网箱的冲击；通过设置有配重箱能够进一步降低网箱的重心。
📄 2025102188579
📂 A01K61_60
👤 广东海洋大学
📅 2025-02-26
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
本发明公开了一种台风风场风速时空预测方法，具体为：基于地面气象观测站、卫星遥感平台及再分析数据集，获取多源气象要素；采用多源异构数据融合机制对多源数据进行预处理，得到不规则时空观测集合；将所有地面气象观测站，卫星遥感平台以及再分析数据集对应的台风观测系统作为节点，共N个节点；为N个节点构建特征矩阵X，同时构建时间超边和空间超边，基于特征矩阵X和两种超边构建时空超图；对时空超图进行特征提取，得到高阶特征；将高阶特征输入至改进的Transformer编码器，得到未来时刻台风风场风速预测值。本发明可服务于风能评估、极端天气预警及动态风场重建等应用场景。
📄 2026100772090
📂 G06F18_214
👤 南京信息工程大学
📅 2026-01-21
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
本发明属于气象灾害预报技术领域，具体涉及一种基于任务敏感学习的可解释台风路径与强度预测方法。本发明包括构建并训练预测网络模型，基于完整地形高程数据通过动态地形更新单元提取地形特征；基于任务定制化地形特征得到因果方向引导特征；基于台风历史属性时序特征、任务标识独热编码和原始气象特征得到初步任务定制化气象特征；基于初步任务定制化气象特征和原始气象特征得到任务定制化属性气象特征；将任务定制化地形特征、因果方向引导特征、任务定制化属性气象特征与台风历史属性时序特征融合，分别输入若干个预测子任务，得到不同任务的预测结果。本发明提升了台风路径与强度预测的准确性、可解释性与优化效率。
📄 2025118362984
📂 G06F18_25
👤 浙江工业大学
📅 2025-12-08
本发明公开了一种基于多模态生成对抗的台风短期预测方法及装置，将标准化处理后的台风经纬度数据和台风强度数据进行多模态融合，得到多模态台风数据，将多模态台风数据输入到构建好的预测网络模型中进行训练，采用最终预测网络模型进行台风预测。本发明构建了预测网络模型和判别模块，能够训练出有效的预测网络模型，准确进行台风预测。所训练的预测网络模型，能够同时预测台风的轨迹和强度。
📄 2021103397249
📂 G06Q10_04
👤 浙江工业大学
📅 2021-03-30
本发明属于台风实时估计技术领域，公开了一种基于物理约束和关联建模的台风多任务估计方法，利用中心扩展池化算法从云顶数据中提取出中心特征，结合从步幅序列中得到的步幅特征，通过多头交叉注意力机制与类别编码器的共同作用，得到多个特性特征；将多个特性特征分别输入多域递归卷积模块，得到对应的转换特征；将时序多通道卫星数据、台风中心的经纬度及其存在时长送入通用网络、位置编码器和时间编码器得到共享特征；将任务的特性特征、转换特征以及共享特征融合，通过估计模块得到风速估计结果和风圈估计结果。本发明通过关联建模和物理约束解决现有技术方案无法有效地同时估计台风强度和风圈大小的问题，以及缺乏物理学引导的问题。
📄 2024104267848
📂 G06F18_20
👤 浙江工业大学
📅 2024-04-10
本发明公开了一种基于多模态双提示扩散模型的台风预测方法，首先进行任务共享的不确定性挖掘，将一维时序历史信息和二维位势高度图输入基于时空历史信息的任务共享模块，进行时序编码与融合后得到任务共享提示。再进行任务特定的不确定性挖掘，将台风年龄输入年龄提示器得到年龄提示，将任务特定环境因素输入环境提示器得到任务特定环境提示，融合年龄提示和任务特定环境提示得到任务特定提示。最后进行不确定性建模与降低，将与预测属性形状一致的标准噪声输入双提示扩散模型，得到台风轨迹、压强和风速的预测值。本发明减少了不确定性，实现台风的精准预测。
📄 2024104341954
📂 G06F18_213
👤 浙江工业大学
📅 2024-04-11
本发明属于台风实时估计技术领域，尤其涉及一种基于先验身份导向和物理不变性的台风多任务估计方法。本发明包括：构建估计网络模型；利用身份令牌初始化模块，从时序多通道红外数据和关联数据中提取出多模态特征，基于多模态特征得到初始身份令牌；利用任务依赖流学习模块得到压强、风速、内核风圈和外核风圈四个任务的特殊身份令牌；利用关联信息桥模块，基于初始身份令牌得到共享身份令牌；将共享身份令牌、不同任务的特殊身份令牌和多模态特征拼接，得到拼接特征；将拼接特征输入身份导向估计模块，得到估计的风速、压强、内核风圈半径和外核风圈半径。本发明避免多个任务同时学习存在的概念偏移问题，引导模型更准确有效地估计台风多个属性。
📄 202511500687X
📂 G06F18_25
👤 浙江工业大学
📅 2025-10-21
本发明公开了一种基于多生成器的环境因素引导的台风多趋势预测方法，构建台风多趋势预测模型，所述台风多趋势预测模型包括生成网络和判别网络，所述生成网络包括编码模块和解码模块，所述编码模块包括二维数据编码器、一维数据编码器和环境数据编码器，分别对台风二维数据、一维数据和环境数据进行特征提取，所述解码模块包括生成器选择器和若干个相同的生成器，所述生成器选择器根据编码模块所提取的特征，预测出每个生成器被选择的概率序列，根据所得到的概率序列选择生成器进行台风预测，输出预测的台风序列。本发明从多种异构的气象数据提取特征并给出合理的多可能的台风趋势，为气象预报提供了更多的参考。
📄 2022114878533
📂 G06Q10_04
👤 浙江工业大学
📅 2022-11-25
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