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龙图腾网获悉河海大学申请的专利基于机器学习的近实时卫星反演降水校正方法、装置及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：CN116306282B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310260631.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于机器学习的近实时卫星反演降水校正方法、装置及系统是由吕毅;雍斌;齐伟擎;宋佳;梅俊设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的近实时卫星反演降水校正方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的近实时卫星反演降水校正方法、装置及系统，包括实时获取近实时卫星反演降水数据；将所述近实时卫星反演降水数据发送至预先训练好的机器学习模型，获得降水校正数据；所述机器学习模型通过如下步骤得到：获取基于历史近实时卫星反演降水数据和观测降水数据预先构建的训练集和验证集；综合考虑回归准确率、时间复杂度与输入数据量，从多个备选的机器学习模型中选择出当前训练集下最优的机器学习模型；基于所述训练集和验证集，采用预设算法对选出的机器学习模型进行训练，得到预先训练好的机器学习模型。本发明采用了机器寻优技术，提取了非直接模拟、观测资料的特征，使校正的结果更具可靠性。

本发明授权基于机器学习的近实时卫星反演降水校正方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的近实时卫星反演降水校正方法，其特征在于，包括： 实时获取近实时卫星反演降水数据； 将所述近实时卫星反演降水数据发送至预先训练好的机器学习模型，获得降水校正数据； 所述机器学习模型通过如下步骤得到： 获取基于历史近实时卫星反演降水数据和观测降水数据预先构建的训练集和验证集； 综合考虑回归准确率、时间复杂度与输入数据量，从多个备选的机器学习模型中选择出当前训练集下最优的机器学习模型； 基于所述训练集和验证集，采用预设算法对选出的机器学习模型进行训练，得到预先训练好的机器学习模型； 所述训练集的构建方法包括： 从获取到的第一近实时卫星反演降水数据、第二近实时卫星反演降水数据和自动站观测数据中筛选出发生降水事件的部分，生成第一降水数据、第二降水数据和观测降水数据； 对所述第一降水数据和第二降水数据的时空分辨率进行重采样，以匹配所述观测降水数据，并进一步选取预设比例的第一降水数据作为输入数据，将第二降水数据作为标定数据，生成训练集； 综合考虑回归准确率、时间复杂度与输入数据量，从多个备选的机器学习模型中选择出当前训练集下最优的机器学习模型，包括： 分别计算出各备选的机器学习模型在不同输入数据量下产生的回归准确率和所需时间；基于不同输入数据量下产生的回归准确率和所需时间，筛选出最优的机器学习模型。

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