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龙图腾网获悉清华大学申请的专利应用于修正天气预报信息的模型训练方法、装置和设备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：CN114881244B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202210612521.7，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权应用于修正天气预报信息的模型训练方法、装置和设备是由王建民;龙明盛;高敬涵;裴忠一设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于修正天气预报信息的模型训练方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种应用于修正天气预报信息的模型训练方法、装置和设备，该方法包括：获取待训练数据；待训练数据中包括每一格点的天气预报信息集合和天气实际信息；天气预报信息集合中包括至少两个天气预报信息，天气预报信息集合为基于模式预报方式所输出的；同一格点下的各天气预报信息归属于同一起报时点和同一预测时效；基于待训练数据对预设初始模型进行模型训练输出损失函数，损失函数为基于CRPS函数和MAE函数的损失函数，根据损失函数更新预设初始模型的参数，得到用于修正天气预报信息的天气预报修正模型。准确、快速的修正天气预报信息。保证数据的评价维度一致性，保证训练模型有效性。减少模型训练时间；提升模型的准确性和精度。

本发明授权应用于修正天气预报信息的模型训练方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种应用于修正天气预报信息的模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待训练数据；其中，所述待训练数据中包括至少两个格点中每一格点的天气预报信息集合、以及所述每一格点的天气实际信息；所述每一格点的天气预报信息集合中包括至少两个天气预报信息，所述天气预报信息集合为基于模式预报方式所输出的；所述格点与地理区域对应；同一所述格点下的各天气预报信息归属于同一起报时点和同一预测时效； 所述待训练数据中还包括所述每一格点的至少一个物理信息集合；其中，每一所述物理信息集合中包括与物理信息集合对应的物理量的至少一个物理预测信息、该物理量的物理均值、以及该物理量的物理方差；所述物理均值为基于格点中的各物理预测信息所确定的均值，所述物理方差为基于格点中的各物理预测信息所确定的方差；所述物理信息包括以下至少一个：温度、湿度、风速； 基于所述待训练数据对预设初始模型进行模型训练，输出损失函数，其中，所述损失函数为基于连续分级概率评分函数和平均绝对误差函数的损失函数；所述损失函数用于指示基于所述每一格点的天气预报信息所确定出的天气预测信息、以及天气实际信息之间的损失信息；其中，所述损失函数为 ； 其中，为与所述连续分级概率评分函数对应的第一预设权重系数；为基于格点的天气预报信息集合中的各天气预报信息所确定的标准差；为格点的天气实际信息；为基于格点的天气预报信息所确定出的天气预测信息；表征标准正态分布累积概率密度函数；表征标准正态分布的概率密度函数；为常数；为与所述平均绝对误差函数对应的第二预设权重系数； 根据所述损失函数更新所述预设初始模型的参数，得到天气预报修正模型；其中，所述天气预报修正模型用于对待处理数据进行修正，所述待处理数据为基于模式预报方式所输出的格点的天气预报结果。

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