买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于梯度参数寻优的降水正态化分析方法及系统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：CN115828045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202210988178.6，技术领域涉及：G06F17/18；该发明授权一种基于梯度参数寻优的降水正态化分析方法及系统是由赵铜铁钢;黄泽青;陈晓宏设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于梯度参数寻优的降水正态化分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及水文数据处理技术领域，提出一种基于梯度参数寻优的降水正态化分析方法及系统，其中包括以下步骤：获取待分析的降水数据；构建正态变换模型，对所述降水数据进行正态变换，得到正态变量Z；令所述的正态变量Z服从正态分布，构建所述正态变量Z的联合概率密度函数；基于所述正态变换模型和所述联合概率密度函数，构建用于参数寻优的似然函数；推导所述似然函数的解析梯度向量，从而对所述似然函数进行寻优，至满足预设的终止条件，得到满足使所述似然函数取最大值的最优参数；基于所述最优参数对所述正态变换模型进行更新，并对所述降水数据进行正态变换及建模分析，得到降水正态化分析结果。

本发明授权一种基于梯度参数寻优的降水正态化分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于梯度参数寻优的降水正态化分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取待分析的降水数据； S2、构建正态变换模型，对所述降水数据进行正态变换，得到正态变量Z；其中，所述正态变换模型中包括相应的正态变换参数； S3、令所述正态变量Z服从正态分布，构建所述正态变量Z的联合概率密度函数； 所述S3步骤中，还包括以下步骤：将所述降水数据中小于或等于删失阈值x0的数值视为删失值，再假设经过删失处理后的正态变量Z服从正态分布， 用于构建所述联合概率密度函数； 所述S3步骤中，基于经过删失处理后的正态变量Z所构建的联合概率密度函数的表达式如下： 式中，zi∈Z表示正态变量Z中的第i个经过正态变换的降水数据样本；μZ和σZ表示正态变量Z服从正态分布的均值与标准差；pN·表示正态变量Z服从正态分布的概率密度函数，φN·表示正态变量Z的累积分布函数；Ω1表示降水数据大于删失阈值x0的样本索引集合，数量记为n1，Ω0表示降水数据小于或等于删失阈值x0的样本索引集合，数量记为n0，且n＝n0+n1； S4、基于所述正态变换模型和所述联合概率密度函数，构建用于参数寻优的似然函数；其中，待寻优的参数包括正态分布参数和所述正态变换参数； 所述S4步骤中，基于所述正态变换模型和所述联合概率密度函数，构建用于参数寻优的似然函数的表达式如下： 式中，θ表示似然函数pX|θ中的参数集合，包括正态分布参数μZ和σZ以及正态变换参数；J表示正态变换的雅可比矩阵； 所述似然函数以对数形式的表达式如下： 其中，所述梯度向量由对数似然函数logpX|θ关于参数θ的一阶偏导构成； S5、通过推导所述似然函数的解析梯度向量对所述似然函数进行寻优，至满足预设的终止条件，得到满足使所述似然函数取最大值的最优参数； S6、基于所述最优参数对所述正态变换模型进行更新，并对所述降水数据进行正态变换及建模分析，得到降水正态化分析结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中山大学，其通讯地址为：510275 广东省广州市海珠区新港西路135号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。