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苏州市气象局陈慧敏获国家专利权

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龙图腾网获悉苏州市气象局申请的专利基于多元线性回归的O3污染预报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:CN120124008B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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:202510187548.X,技术领域涉及:G06F18/27;该发明授权基于多元线性回归的O3污染预报方法及系统是由陈慧敏;刘馨尹;战杨志豪;王宇丹;陈旭;陆家豪设计研发完成,并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

基于多元线性回归的O3污染预报方法及系统在说明书摘要公布了:本发明涉及环境空气质量预报技术领域,具体为一种基于多元线性回归的O3污染预报方法及系统。本发明的基于多元线性回归的O3污染预报方法包括以下步骤:S1、获取资料;S2、对资料数据进行预处理,构建O3污染案例库;S3、依据气象要素对O3污染案例进行分型;S4、对每一类型O3污染案例筛选合适的气象要素作为预报因子;S5、对每一类型O3污染案例建立气象数据与污染物浓度的逐步多元线性回归模型,评估回归效果;S6、获取高分辨率的大气化学数值模式对未来逐日天气要素预报结果,并利用多元线性回归模型预测未来O3污染情况。本发明提供的O3污染事件预报方法,计算方法简单,输出的预报结果准确度高,有效提高了O3污染预报成效且为O3污染预测提供了一个开放研究框架,为O3复合污染的预测和评估等相关研究提供有力的支持。

本发明授权基于多元线性回归的O3污染预报方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于多元线性回归的O3污染预报方法,其特征在于,包括以下步骤: S1、获取资料; S2、对资料数据进行预处理,构建O3污染案例库; S3、依据气象要素对O3污染案例进行分型; S4、对每一类型O3污染案例筛选合适的气象要素作为预报因子; S5、对每一类型O3污染案例建立气象数据与污染物浓度的逐步多元线性回归模型,评估回归效果; S6、获取高分辨率的大气化学数值模式对未来逐日天气要素预报结果,并利用多元线性回归模型预测未来O3污染情况; 所述S3中,使用自组织映射方法进行分型,其步骤包括: S3.1、对于给定地区,对850hPa高度场格点数据进行标准化处理: 其中,是850hPa高度场原始数据;是训练数据的平均值;是训练数据的标准差;是 850hPa高度场标准化数据; S3.2、建立SOM网络并初始化,包括:根据需要确定天气型的数目设定输出层的节点数,建立初始优胜邻域和学习率初值,对输出层的每个节点随机分配一个权重向量,即每 个网格节点都有一个与输入特征向量相同维度的权重向量; S3.3、寻找获胜节点,包括:对于随机采样输入样本,通过计算输入样本与所有节点的 权重向量差,找到距离最近的节点,该节点为获胜节点,即“最佳匹配单位”BMU,其索引为b, BMU需满足: 其中,是当前样本向量,即850hPa高度场标准化数据,是每个节点的权重向量, 是欧几里得距离EDU,EDU需满足: 其中,n为输入层神经元数目,即850hPa高度场样本量; S3.4、更新BMU及其领域中各个节点的权重向量,使它们向样本靠拢,权重更新需满 足: 其中,为当前的迭代变量,是节点在次迭代时的权重,是在次迭代时的 学习率,是邻域函数值,选用高斯邻域函数,需满足: 其中,是邻域函数值,表示BMU附近节点的更新权值,为BMU和周围节点的网 格坐标欧几里得距离,为邻域宽度; S3.5、重复以上过程若干次,直到训练完成为止。

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苏州市气象局,其通讯地址为:215000 江苏省苏州市相城区嘉元路8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”。

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