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龙图腾网获悉长光卫星技术股份有限公司申请的专利基于U-CS-Net模型的降水预报订正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：CN119830734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411899103.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于U-CS-Net模型的降水预报订正方法是由邹雨琳;陈茂胜;袁建富;赵宇恒;王璐;吴鲲鹏;马千惠;李昊阳设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于U-CS-Net模型的降水预报订正方法在说明书摘要公布了：本发明属于气象预报要素订正技术领域，为了解决现有U‑Net模型数据特征利用不充分，无法充分反映气象要素的非线性关系的技术问题，本发明提出一种“基于U‑CS‑Net模型的降水预报订正方法”，包括步骤1、数据集构建；步骤2、在U‑Net模型编码器与解码器之间的跳跃连接部分，增加通道注意力机制CAM用于学习不同时间点在降水预报中的重要性，增加空间注意力机制SAM用于计算空间位置间的相关性来生成注意力权重，增加多层感知机MLP用于增强特征的表示能力；步骤3、U‑CS‑Net模型训练得到地区降水订正模型；充分提取多要素、多时相之间的相关特征，实现了对WRF数值气象预报模式数据的订正。

本发明授权基于U-CS-Net模型的降水预报订正方法在权利要求书中公布了：1.基于U-CS-Net模型的降水预报订正方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、数据集构建：获取WRF模式输出的降水数据作为待订正数据、ERA5中的多种气象要素作为辅助数据、ERA5-Land作为真实数据共同组成数据集，并对待订正数据和辅助数据进行数据预处理，之后对待订正数据和辅助数据制作多时相、多要素的输入数据； 步骤2、构建U-CS-Net模型：在U-Net模型编码器与解码器之间的跳跃连接部分，增加通道注意力机制CAM，用于学习不同时间点在降水预报中的重要性，增加空间注意力机制SAM，用于计算空间位置间的相关性来生成注意力权重，增加多层感知机MLP，用于增强特征的表示能力； CAM通过全连接层生成每个时间通道的Query矩阵、Key矩阵和Value矩阵，通过计算Query矩阵与Key矩阵之间的点积得到时间通道间的相关性，通过Softmax函数生成归一化的注意力权重，注意力权重对Value矩阵进行加权处理； SAM通过将CAM输出的矩阵中的每个空间位置视为Query矩阵、Key矩阵和Value矩阵，计算空间位置间的相关性生成注意力权重，通过Softmax函数生成归一化的注意力权重，并通过注意力权重与原始特征矩阵的乘积生成加权特征； SAM的输出特征输入到MLP中，首先被展平为一维向量，随后通过多个全连接层进行处理，在每一层的输出后，MLP通过Dropout进行正则化，同时在MLP结构中加入残差连接，将输入特征与每一层的输出相加后与解码器的输出结合； 步骤3、U-CS-Net模型训练：通过步骤2所构建的U-CS-Net模型对步骤1得到的数据集进行训练，采用结合了平均绝对误差MAE和PR曲线的损失函数Loss，得到地区降水订正模型， 其中，n是数据的时间长度，yi是第i个小时的真实值，是第i个小时的预测值； PR曲线由精确率Precision和召回率Recall构成，其中，TP为真正例的数量，FP为假正例的数量，FN为假负例的数量， 从而损失函数Loss＝αMAE+1-αPR，其中，α为权重参数，用于控制MAR和PR在损失函数中的贡献比例，最后，将待订正数据和辅助数据输入地区降水订正模型处理后生成最后的预报订正数据。

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