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龙图腾网获悉中国科学院大气物理研究所申请的专利一种基于权重集成神经网络的闪电预警方法、装置及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119415897B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510018344.3，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于权重集成神经网络的闪电预警方法、装置及设备是由吴嘉豪;郄秀书;蒋如斌;张鸿波;孙竹玲;吴鉴文;刘冬霞;袁善锋设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于权重集成神经网络的闪电预警方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于权重集成神经网络的闪电预警方法、装置及设备，涉及气象观测技术领域。本申请首先获取观测区域能够观测到的所有气象参数组成的气象参数组合，然后针对气象参数组合中各个不同的气象参数分别建立各自独立的闪电预警神经网络模型；通过加权求和的方式集成各模型的闪电预报结果，在该过程中通过遗传算法自动学习不同子气象参数组合对应的最优集成权重系数组，针对参数排列组合分别学习权重系数组并保存；在实时预警阶段，针对当前时段任意可用的气象参数，调用对应闪电预警神经网络模型及权重组给出闪电预报结果，克服现有的神经网络预测方法存在的模型的稳定性差、泛化性差以及建模时间耗费大的问题。

本发明授权一种基于权重集成神经网络的闪电预警方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于权重集成神经网络的闪电预警方法，其特征在于，包括：获取气象参数组合内每种气象参数的历史观测数据序列；所述气象参数组合为观测区域能够观测到的气象参数的组合；使用滑窗方法，基于每种气象参数的历史观测数据序列分别建立样本集，得到每种气象参数对应的样本集；利用每种气象参数对应的样本集分别训练神经网络模型，获得每种气象参数对应的闪电预警神经网络模型；采用遗传算法确定各个子气象参数组合中每种气象参数对应的闪电预警神经网络模型输出的闪电预报结果的权重，作为各个子气象参数组合中每种气象参数对应的权重；各子气象参数组合通过对气象参数组合中的各气象参数进行排列组合获得；获取当前气象参数组合中每种气象参数的当前观测数据序列；所述当前气象参数组合为当前能够观测到的观测区域的气象参数的组合；分别将当前气象参数组合中每种气象参数的当前观测数据序列输入至当前气象参数组合中每种气象参数对应的闪电预警神经网络模型，获得当前气象参数组合中每种气象参数对应的闪电预报结果；确定与当前气象参数组合包含的气象参数种类一致的子气象参数组合中每种气象参数的权重，作为当前气象参数组合中每种气象参数的权重；根据当前气象参数组合中每种气象参数对应的闪电预报结果和当前气象参数组合中每种气象参数对应的权重，计算最终预测结果；所述神经网络模型通过对ConvLSTM模型进行改进获得；改进方式为在ConvLSTM模型的输入端加入全连接缩小层和两个多尺度卷积层，在ConvLSTM模型的输出端加入两个多尺度卷积层和全连接放大层；采用遗传算法确定各个子气象参数组合中每种气象参数对应的闪电预警神经网络模型输出的闪电预报结果的权重的过程中的优化目标为： ；其中，为权重向量，，、、、为第1种、第2种、第种、第种气象参数对应的闪电预警神经网络模型输出的闪电预报结果的权重，为维的实数集，为第个子气象参数组合中第种气象参数的第个样本的损失函数值，为第个子气象参数组合中气象参数的种类数，为每种气象参数的样本数量。

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