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龙图腾网获悉中国气象局气象干部培训学院湖南分院(湖南信息工程学校)申请的专利一种基于多路混合神经网络大气水汽估算模型的大气水汽估算方法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：CN115062829B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210618125.5，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于多路混合神经网络大气水汽估算模型的大气水汽估算方法是由罗宇;罗林艳;罗焕娟;段思汝;范嘉智;高文娟;李戟;吕冠儒设计研发完成，并于2022-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多路混合神经网络大气水汽估算模型的大气水汽估算方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多路混合神经网络大气水汽估算模型的大气水汽估算方法，包括：步骤1：获取GNSS大气水汽数据和获取地面气象数据；步骤2：对GNSS大气水汽数据和地面气象数据进行质量控制；步骤3：对质量控制后的大气水汽数据和地面气象数据进行数据预处理，得到预处理后的大气水汽数据和地面气象数据；步骤4：根据预处理后的大气水汽数据和地面气象数据，结合观测日期、时间和测站海拔高度，设计并训练多路混合神经网络大气水汽估算模型；步骤5：利用预处理后的地面气象数据，结合观测日期、时间和测站海拔高度，基于训练好的多路混合神经网络大气水汽估算模型，得到大气水汽的估算值，并对多路混合神经网络大气水汽估算精度进行评价。

本发明授权一种基于多路混合神经网络大气水汽估算模型的大气水汽估算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多路混合神经网络大气水汽估算模型的大气水汽估算方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取GNSS大气水汽数据和获取地面气象数据； 步骤2：对所述GNSS大气水汽数据和所述地面气象数据进行质量控制，得到质量控制后的大气水汽数据和地面气象数据； 步骤3：对所述质量控制后的大气水汽数据和地面气象数据进行数据预处理，得到预处理后的大气水汽数据和地面气象数据； 步骤4：根据所述预处理后的大气水汽数据和地面气象数据，结合观测日期、时间和测站海拔高度，设计并训练多路混合神经网络大气水汽估算模型； 步骤5：利用所述预处理后的地面气象数据，结合观测日期、时间和测站海拔高度，基于训练好的多路混合神经网络大气水汽估算模型，得到大气水汽的估算值；并对多路混合神经网络大气水汽估算精度进行评价； 所述步骤3包括： 步骤3-1：根据GNSS大气水汽数据和地面气象数据，生成地面气象数据特征因子； 步骤3-2：将所述GNSS大气水汽数据和地面气象数据特征因子进行标准化处理，生成预处理后的大气水汽数据和地面气象数据； 所述步骤3-1包括： 对GNSS大气水汽数据和地面气象数据进行相关性检验，计算生成相关系数； 选择绝对值大于预定值的相关系数所对应的地面气象要素xit组成特征向量Xt＝[xit]T，作为估算模型输入的特征因子；其中xit表示第t时次的第i种地面气象要素数据； 所述多路混合神经网络大气水汽估算模型具体为：采用多路混合神经网络结构，模型输入为时间序列特征和非时间序列特征； 支路1为时间序列特征提取支路，用于对地面气象数据特征因子进行时序特征提取，支路1为2层GRU神经网络层结合2层丢弃层的结构； 支路2为非时间序列特征提取支路，输入为观测日期、时间和测站海拔高度，支路2为2层全连接神经网络层顺序连接结构； 支路1和支路2提取到的时序特征和非时序特征经1个全连接层连接，对作为标签数据的GNSS水汽数据进行估算。

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