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龙图腾网获悉宁波市气象服务中心;慈溪市气象局申请的专利基于深度卷积神经网络模型的海雾能见度预报方法与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：CN115271062B 。

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：202210665438.6，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权基于深度卷积神经网络模型的海雾能见度预报方法与系统是由孙军波;沃伟峰;钱峥;潘婧茹;钱燕珍设计研发完成，并于2022-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度卷积神经网络模型的海雾能见度预报方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度卷积神经网络模型的海雾能见度预报方法与系统，涉及海雾能见度预报领域，其通过将一天等分为预设个时段得到预测时段，在每个预测时段分别建立预设数量的深度卷积神经网络模型，并通过样本数据集训练深度卷积神经网络模型，以获取各预测时段下各预报时效对应的海雾能见度预报模型，其在每一天的各个预测时段中构建各预报时效对应的海雾能见度预报模型，以在实际进行预测时，可根据当前时间所对应的预测时段，以及所需要的预报时效选择对应的海雾能见度预报模型进行预测，其有效的提高了模型预测的精准度，解决了目前常规的预报产品其准确性较低，不能很好的满足港口的船舶调度与泊位作业的气象保障服务需求的问题。

本发明授权基于深度卷积神经网络模型的海雾能见度预报方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度卷积神经网络模型的海雾能见度预报方法，其特征在于，包括步骤： S1：获取预设时长内各检测站点的观测数据，并通过内插值转换为港区范围内的网格点数据并纳入样本数据集；通过预报产品获取预设时长内各预报时次对应的预报数据，并通过降尺度时空插值转换为网格点数据并纳入样本数据集； S2：将一天等分为预设个时段以得到各预测时段，并在每个预测时段分别建立预设数量的深度卷积神经网络模型； 通过预设筛选规则筛选样本数据集，并对满足预设筛选规则的数据进行归一化处理，以得到目标数据集； S3:通过目标数据集训练深度卷积神经网络模型，以获取各预测时段下各预报时效对应的海雾能见度预报模型；所述各预测时段下海雾能见度预报模型的数量等于预设数量；所述预报时效表示模型起报时间点至预报时次的时间差，所述预报时次即预报时效的时效截止时间点； 通过目标数据集训练深度卷积神经网络模型，具体包括步骤： S31：根据各预测时段的起止时间点，以及预测时段对应的各预报时效，将目标数据集中观测数据对应的网格点数据与预报数据对应的网格点数据进行组合，以得到预报因子组合，并划入各预测时段下各预报时效对应的目标数据子集； S32：以目标数据子集中的预报因子组合作为模型的输入，目标数据子集对应预报时次的观测数据中其能见度数据作为模型的输出，训练该预报时次对应的深度卷积神经网络模型以得到各预测时段下各预报时效对应的海雾能见度预报模型； S4:根据当前时间所处的预测时段以及所需的预报时效，选择对应的海雾能见度预报模型，并通过海雾能见度预报模型输出能见度预测值。

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宁波市气象服务中心;慈溪市气象局，其通讯地址为：315000 浙江省宁波市气象路118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”。