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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学;湖南国天电子科技有限公司申请的专利基于多源数据的短临降水预报方法、装置、设备和存储器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：CN120821005B 。

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：202511337800.7，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权基于多源数据的短临降水预报方法、装置、设备和存储器是由吴雅仪;李骞;黄兵;彭轩;杜振彩设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据的短临降水预报方法、装置、设备和存储器在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于多源数据的短临降水预报方法、装置、设备和存储器。所述方法基于融合雷达数据和数值模式先验数据的短临降水预报网络，通过有效结合两者的优势，充分挖掘雷达数据和数值模式之间的相关性与互补性，在短临降水预报中实现了更高的精度与时效性。通过对多源数据进行深度学习训练，训练得到的网络能够提供高分辨率且准确的降水预报结果，显著提高了短临降水预报的性能。本方法中基于融合雷达数据和数值模式先验数据的短临降水预报方法能够更准确地捕捉降水过程的复杂动态，充分反映天气系统的广泛影响，有效提高了短临降水预报的精度；可以通过调整网络结构增加预测序列输出数据帧数来进一步提高外推时效。

本发明授权基于多源数据的短临降水预报方法、装置、设备和存储器在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据的短临降水预报方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1：对获取的雷达组合反射率因子数据以及第一和第二预设高度处的组合数据进行预处理，得到三个样本序列； 步骤S2：将三个样本序列输入到经过对抗训练后的基于Transformer的多分支生成器，得到短临降水预报结果；所述多分支生成器包括：特征提取网络、编码层以及解码层；所述编码层包括多个堆叠的改进的SwinTransformer模块，改进的SwinTransformer模块中，每个模块包含多个Swin模块，每个Swin模块包含窗口自注意力机制和移位窗口自注意力机制； 步骤S2具体包括： 将三个样本序列输入到所述特征提取网络中，得到多源数据特征；所述多源数据特征包括：第一和第二预设高度处的组合特征、第一和第二预设高度处组合特征的数据融合特征以及雷达组合反射率因子的数据特征；其中，所述特征提取网络采用VGG网络； 对所述多源数据特征进行位置编码，得到位置编码结果； 将所述位置编码结果输入到所述编码层中，在每个改进的SwinTransformer模块中采用多个Swin模块进行特征提取，通过交叉注意力机制和MLP层进行数据融合，得到最终编码特征；其中，所述交叉注意力机制中，以雷达组合反射率因子的数据特征作为Query，以第一和第二预设高度处的组合特征作为Key和Value； 将所述最终编码特征输入到所述解码层中，经过多个预测头进行预测，得到短临降水预报结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军国防科技大学;湖南国天电子科技有限公司，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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