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龙图腾网获悉中国民航科学技术研究院申请的专利融合鹈鹕算法的飞行风险预测方法、电子设备及存储介质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：CN117195945B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202311092104.5，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权融合鹈鹕算法的飞行风险预测方法、电子设备及存储介质是由王占海;黄毅峰;毛延峰;万健设计研发完成，并于2023-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合鹈鹕算法的飞行风险预测方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合鹈鹕算法的飞行风险预测方法、电子设备及存储介质，其方法包括：S1、构建飞行风险预测模型，向构建的飞行风险预测模型输入飞行风险样本数据进行模型训练，飞行风险预测模型包括融合有鹈鹕算法的随机森林模型；S2、利用鹈鹕算法对随机森林模型训练的参数进行寻优处理，由此得到每个鹈鹕的适应值存储于xbest中，同时得到随机森林模型的参数的最优值；S3、采集飞行数据输入飞行风险预测模型并输出预测结果。本发明采用改进鹈鹕算法中引入Q函数即概率因子增加了鹈鹕种群以全局最优位置搜索的概率，采用当前搜索点周围位置的斜率作为鹈鹕算法搜索的速度，具有寻优能力强、泛化性能好、收敛速度快、鲁棒性强、预测精度高等优点。

本发明授权融合鹈鹕算法的飞行风险预测方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种融合鹈鹕算法的飞行风险预测方法，其特征在于：其方法包括： S1、构建飞行风险预测模型，向飞行风险预测模型输入飞行风险样本数据进行模型训练，飞行风险预测模型包括融合有鹈鹕算法的随机森林模型，随机森林模型参数包括决策树的数量、最大拆分特征、决策树最大深度、最小样本划分、叶节点最小样本，鹈鹕算法参数包括概率因子最大迭代次数T； S2、利用鹈鹕算法对随机森林模型训练的参数进行寻优处理，寻优处理表达式如下： 其中： 其中表示鹈鹕算法最终阶段更新后第i只鹈鹕、第j维特征的位置；rand表示[0，1]范围内的随机数；R为0或2的随机整数；xi，j为在最大迭代次数T处理时的第i只鹈鹕、第j维特征的位置，Fxi，j表示xi，j所对应的目标函数值；Q为增加的优化搜索因子；xi，j′表示xi，j上一次迭代时第i只鹈鹕、第j维特征的位置，Fxi，j′表示xi，j′所对应的目标函数值；xbest，j表示第j维特征当前全局最优的位置； 由此得到每个鹈鹕的适应值存储于xbest中，同时得到随机森林模型的参数的最优值； S3、采集飞行数据输入飞行风险预测模型，飞行风险预测模型输出预测结果。

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