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龙图腾网获悉南京大桥机器有限公司申请的专利一种基于数据分析的危险天气智能预警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：CN119988935B 。

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：202510055073.9，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于数据分析的危险天气智能预警系统是由夏艳羚;尚真琦;张晓菲;丁浩;蔡博;吴万平;陈嘉靓;尹瑞宗;赵昊设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据分析的危险天气智能预警系统在说明书摘要公布了：本发明涉及气象学技术领域，具体为一种基于数据分析的危险天气智能预警系统，包括：多源天气数据采集模块获取气象、地质及水文等危险天气数据；多源天气数据传输模块通过通信中断应对机制传输数据至云端并设置访问权限；多源天气数据处理模块对数据进行清洗、校对，并提取关键天气特征；雪崩判定模型建立模块使用GAN增强特征数据，建立基于雪崩发生概率和置信区间的雪崩判定模型；预警生成模块通过雪崩物理学模型和浅水模型模拟雪崩路径及影响区域，评估危险等级并发布预警；模型更新模块基于最新数据动态优化雪崩判定模型，提升了预警能力的准确性和时效性。

本发明授权一种基于数据分析的危险天气智能预警系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据分析的危险天气智能预警系统，其特征在于，包括： 多源天气数据采集模块，用于采集包括气象数据、地质数据和水文数据的危险天气数据； 多源天气数据传输模块，用于使用通信中断应对机制传输所述危险天气数据至云服务器，并对所述危险天气数据设置访问权限，用于根据角色身份对所述危险天气数据进行权限分级管理； 多源天气数据处理模块，用于对所述危险天气数据进行数据清洗和质量校对，得到第一数据集；通过皮尔逊相关系数对所述第一数据集进行筛选，得到天气特征数据； 雪崩判定模型建立模块，用于对所述天气特征数据使用GAN模型进行数据增强，得到第二数据集；建立雪崩判定模型，对所述第二数据集进行识别，输出雪崩发生概率和雪崩置信区间；所述雪崩判定模型的实施过程包括： 构建所述雪崩判定模型，包括输入层、隐藏层、输出层和贝叶斯层；所述输入层用于接收所述第二数据集；所述隐藏层用于提取所述第二数据集的数据特征；所述输出层用于预测所述雪崩发生概率和所述雪崩置信区间；所述贝叶斯层引入不确定性分析，得到预测结果的置信度； 设置损失函数为负对数似然和KL散度的加权组合；所述负对数似然用于评估所述雪崩发生概率的损失值，所述KL散度用于评估所述雪崩置信区间的损失值； 将所述第二数据集拆分为训练集和测试集，并输入至所述雪崩判定模型中；所述训练集用于训练所述雪崩判定模型，所述测试集用于评估所述雪崩判定模型； 保存测试后的所述雪崩判定模型； 预警生成模块，若所述雪崩发生概率和所述雪崩置信区间满足第一条件，则根据所述危险天气数据使用雪崩物理学模型计算初始流速，并根据所述初始流速使用浅水模型进行路径模拟，生成雪崩影响区域；根据所述雪崩影响区域生成雪崩危险等级并发布预警信息； 危险天气预测模型更新模块，用于获取最新的所述危险天气数据，并自动进行数据分析与更新所述雪崩判定模型。

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