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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种融合神经网络的机场跑道覆冰风险预警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：CN119761804B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411727086.8，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种融合神经网络的机场跑道覆冰风险预警方法是由王洪亮;冯跟源;黄国勇;吴兴华;王艺霖;江佩瑶;麦鴚设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合神经网络的机场跑道覆冰风险预警方法在说明书摘要公布了：本发明涉及航空设备技术领域，具体涉及一种融合神经网络的机场跑道覆冰风险预警方法，包括以下步骤：S1：融合时间卷积网络和双向门控制循环单元的机场跑道覆冰风险预警模型建立；S2：确定模型输入量并进行归一化处理，消除量纲影响；S3：融合模型中加入注意力机制；S4：金豺优化算法模型建立；S5：改进金豺优化算法并用金豺优化算法对参数巡优；S6：机场跑道风险等级预测；本发明通过对历史气象数据分析，模型能够实时预测覆冰风险等级，帮助机场管理人员提前采取应对措施，减少因跑道覆冰造成的安全隐患。

本发明授权一种融合神经网络的机场跑道覆冰风险预警方法在权利要求书中公布了：1.一种融合神经网络的机场跑道覆冰风险预警方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：融合时间卷积网络和双向门控制循环单元建立机场跑道覆冰风险预警模型； S2：确定机场跑道覆冰风险预警模型输入量并进行归一化处理，消除量纲影响；以气温、湿度、气压、降水量、地表风速因素为基本输入量； S3：机场跑道覆冰风险预警模型中加入注意力机制； S4：金豺优化算法模型建立； S5：改进金豺优化算法模型并用改进后的金豺优化算法模型对机场跑道覆冰风险预警模型中的学习率、双向门控制循环单元的神经元个数、注意力机制键值、正则化参数进行优化； S6：进行机场跑道风险等级预测； 所述步骤S5包括： 采用Logistic映射通过混沌系统的非线性动力学特性来产生遍布搜索空间的初始解，其公式如下： xn+1＝4xn1-xn 上式中：xn为当前迭代步的混沌变量值；xn+1为下一迭代步的混沌变量值； 通过精英保留策略保留迭代中最好的解并在后续迭代中不被新的非最优解覆盖；实现方法为在每次迭代后，如果新的解其适应度不如当前最优解的适应度，则保留当前最优解；其表达式为： if then 式中：与分别为当前代与上一代的最优解；与分别为当前代与上一代的适应度； 通过动态调整权重ω算法在初期增加探索能力以覆盖更大的搜索空间，而在后期增加开发能力以精细化搜索局部最优解；其公式如下： 式中：ω为惯性权重；ωmax为初始惯性权重的最大值；ωmin为最终惯性权重的最小值；itermax为算法的最大迭代次数；iter为当前迭代次数； 通过线性递减的方式，惯性权重ω从ωmax平滑过渡到ωmin，实现从全局搜索到局部搜索的平滑过渡； 通过将公豺位置、母豺位置以及当前解的位置进行平均来形成新的解；通过协同学习机制整合多个候选解之间的信息进行学习和更新； 式中：为在更新步骤后，搜索个体的位置；Mi为最优公豺的新位置；Fi为次优公豺的新位置；为精英个体位置后的新位置； 新位置由雄性豺、雌性豺和精英个体的位置平均得到，综合考虑最优个体、次优个体和精英个体的信息； 自适应调整控制参数自适应地调节算法中的参数，其公式如下： 式中：E1为当前迭代的控制参数；Emax为控制参数的初始最大值；Emin为控制参数的最小值；itermax为算法的最大迭代次数；l为当前迭代次数。

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