中国民航大学陈万通获国家专利权
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龙图腾网获悉中国民航大学申请的专利一种基于多尺度图卷积和强化学习的风场预测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：CN119830735B 。
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：202411899310.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于多尺度图卷积和强化学习的风场预测系统是由陈万通;张一凡设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多尺度图卷积和强化学习的风场预测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度图卷积和强化学习的风场预测系统，该系统利用多尺度图卷积网络进行动态建模，全面捕捉风场的时空特征。通过强化学习模块，模型能够在复杂、动态变化的风场环境中实时优化策略，以提升飞行器的路径规划和避障能力。强化学习算法依据累积奖励机制动态调整策略，使智能体能够快速适应风场变化，保障飞行安全性。本发明针对复杂气象环境中风场的动态变化，结合图卷积神经网络和强化学习优化策略，提升风场预测的准确性和实时性。通过多尺度图卷积网络对风场的时空特征进行建模和分析，再通过强化学习优化预测模型，使得该系统能够提供更精准、更实时的风场数据支持，以保障飞行器在复杂气象条件下的飞行安全和路径优化。
本发明授权一种基于多尺度图卷积和强化学习的风场预测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度图卷积和强化学习的风场预测系统，其特征在于：包括依次连接的数据输入模块、图卷积模块、强化学习策略优化模块、以及累积奖励计算与结果输出模块； 所述数据输入模块从地面站获取飞行器通信寻址与报告系统数据以及从全球预报系统获取的风速、风向、温度和气压数据，基于飞机的时空位置整合环境风场的关键数据； 所述图卷积模块对输入的风场数据进行多尺度图结构建模，通过图卷积网络提取风场的空间和时空特征，生成准确的风场预测结果； 所述强化学习策略优化模块利用图卷积模块生成的时空特征，通过强化学习算法优化风场预测模型的预测精度； 所述累积奖励计算与结果输出模块根据累积奖励计算风场预测误差，输出优化后的风场预测结果，提高风场预测的准确性和稳定性，确保飞行器在复杂气象环境中的安全性和飞行效率。
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