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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种基于BP神经网络的NPS-GRYANIK20蒸发波导高度预测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：CN116559977B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310539832.X，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权一种基于BP神经网络的NPS-GRYANIK20蒸发波导高度预测方法是由徐冠军;高敏;陆舒媛设计研发完成，并于2023-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BP神经网络的NPS-GRYANIK20蒸发波导高度预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于BP神经网络的NPS‑GRYANIK20蒸发波导高度预测方法，其特点是采用基于NPS‑GRYANIK20蒸发波导模型的环境区间划分的方法，在不同环境区间内构建基于捕食者算法的BP神经网络预测模型，实现蒸发波导高度的精准预测，具体包括：蒸发波导高度真值获取、基于NPS‑GRYANIK20蒸发波导模型的环境区间划分、基于改进BP神经网络预测模型、蒸发波导的高度预测等步骤。本发明与现有技术相比具有提高蒸发波导高度预测的准确性和可靠性，较好的解决了蒸发波导高度预测不准确的问题，为海洋电磁波传输路径的精细刻画提供高精度的模型支撑，对于海洋通信领域具有重要的实际应用价值。

本发明授权一种基于BP神经网络的NPS-GRYANIK20蒸发波导高度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BP神经网络的NPS-GRYANIK20蒸发波导高度预测方法，其特征在于，采用基于NPS-GRYANIK20蒸发波导模型的环境区间划分的方法，在不同环境区间内构建基于捕食者算法的BP神经网络预测模型，实现蒸发波导高度的精准预测，具体包括以下步骤： 步骤一，蒸发波导高度真值的获取 通过海上垂直梯度观测法，获取不同高度上的大气温度、海面温度、大气压力、相对湿度和风速数据，并对其进行传感器标定曲线修正和潮位数据修正，以获得蒸发波导真实发生高度，即蒸发波导高度真值； 步骤二，基于NPS-GRYANIK20蒸发波导模型的环境区间划分 在大气温度、海面温度、大气压力、相对湿度和风速的基础上，采用NPS-GRYANIK20蒸发波导模型获得蒸发波导高度预测值； 步骤三，BP神经网络预测模型的构建 根据蒸发波导高度，在各区间内以获得的大气温度、海面温度、大气压力、相对湿度、风速、降雨衰减、海面粗糙度和蒸发波导高度真值为输入，以蒸发波导高度预测值与蒸发波导高度真值的误差为判决依据，当误差满足设定阈值则停止训练，得到输入和输出之间的非线性映射关系，以此构建基于捕食者算法的BP神经网络预测模型； 步骤四，蒸发波导高度的预测 将重新获取的大气温度、海面温度、大气压力、相对湿度、风速、降雨衰减以及海面粗糙度数据输入基于捕食者算法的BP神经网络预测模型，得到当前时刻的蒸发波导高度的预测值； 步骤五，预测模型性能的评估 通过计算蒸发波导高度预测值与蒸发波导高度真值之间的均方根误差和平均绝对误差来评估蒸发波导高度预测模型的性能，如误差小，就预测精度高，反之，则预测精度低； 所述NPS-GRYANIK20蒸发波导模型的环境区间划分采用基于GRYANIK20相似函数的NPS蒸发波导模型，通过海上垂直梯度观测法获取气象站点的大气温度、海面温度、大气压力、相对湿度和风速，获得蒸发波导高度，通过设定大气温度、海面温度、大气压力、相对湿度和风速的环境参数变化范围，分析不同环境参数对NPS-GRYANIK20蒸发波导模型的依赖程度，进而划分不同的环境区间，所述NPS-GRYANIK20蒸发波导模型中，GRYANIK20形式的风速和温度稳定度函数由下述c～d式表示为 c； d； 式中，am,ah,bm和bh为经验常数；Pr0为中性极限普朗特数，通常定义为Pr0=0.98，am=5.0，ah=5.0，bm=0.3，bh=0.4； 所述BP神经网络预测模型引入捕食者算法对BP神经网络的权值和偏置参数进行优化，得出最优值后根据划分的环境区间，在各区间内以获得的大气温度、海面温度、大气压力、相对湿度、风速、降雨衰减、海面粗糙度和蒸发波导模型高度真值为输入，以蒸发波导高度预测值和蒸发波导高度真值的误差作为判决依据，当误差满足设定阈值则停止训练，得到输入和输出之间的非线性映射关系，以此建立蒸发波导高度预测模型； 所述传感器标定曲线修正使用实验室标定获得的曲线对观测数据进行修订，从而得到更加准确的测量结果； 所述潮位数据修正使用潮汐参数进行修正，或通过与参考站数据进行对比来进行修正，得到更加准确的潮汐数据。

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