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龙图腾网获悉温州多弗航空产业集团有限公司申请的专利一种用于飞行器表面环境参数预测的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：CN119537840B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202411598023.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种用于飞行器表面环境参数预测的方法是由苏洋设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于飞行器表面环境参数预测的方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种飞行器表面环境参数预测方法，旨在通过实时监测和预测飞行器表面的环境参数，提高飞行安全性与效率。方法包括：利用传感器实时采集飞行器表面附近的环境参数数据，如温度、湿度、气压、风速等；将采集的数据传送至数据处理模块进行预处理，包括去噪和归一化处理，以提高数据质量；构建基于机器学习算法的预测模型，利用预处理后的数据进行训练，生成环境参数预测模型；将实时采集的环境参数输入所述预测模型，计算并预测飞行器表面的未来环境参数；将预测结果反馈至飞行控制系统，以实现实时调整飞行策略。本发明通过融合多源数据和先进的机器学习技术，精确预测多维环境参数，为飞行器的飞行控制提供更可靠的决策支持。

本发明授权一种用于飞行器表面环境参数预测的方法在权利要求书中公布了：1.一种飞行器表面环境参数预测方法，其特征在于，包括： 利用传感器实时采集飞行器表面附近的环境参数数据； 将所述环境参数数据进行预处理，包括去噪和归一化处理； 构建基于机器学习算法的预测模型，利用预处理后的环境参数数据进行训练，生成环境参数预测模型； 将实时采集的环境参数输入所述预测模型，计算并预测飞行器表面的未来环境参数； 将预测结果反馈至飞行控制系统，用于实时调整飞行策略； 其中，模型的输入表示为：X=[E,A]，其中E是环境参数矩阵；A是邻接矩阵，表示参数之间的相互影响； 在模型选定后，使用训练集对模型进行训练，引入改进的时空损失函数，该函数不仅考虑预测误差，还整合了参数之间的相关性：，其中，为真实值；为模型预测值；是一个调整权重的超参数；表示环境参数和之间的相关性； 采用反向传播算法和梯度下降法优化技术来调整模型参数，模型参数更新的基本公式为：，其中，代表模型的参数；是学习率；为损失函数的梯度，通过不断迭代此公式，使得损失函数逐步减小，进而优化模型；引入动态学习率调整策略，以提升训练效果并加速收敛，引入自适应学习率公式：，为初始学习率；是一个调整参数，t是当前的迭代次数； 完成训练后，使用稳定性反馈评估对模型的性能进行评估；收集多个时间段的预测结果，计算其反馈的一致性，定义稳定性函数，其中，是当前时刻的预测值；是前一时刻的真实值；；N是观察时间段的数量，该公式度量相邻预测之间的相对变化，反映模型的稳定性； 飞行控制系统接收预测结果后，对其进行解析和处理，并通过以下公式综合评估预测环境参数fucture与实际环境参数Eactual之间的关系：，其中，是环境参数的整体误差评估；n是预测参数的数量；是第i个预测的未来环境参数；是第i个实际环境参数；是控制衰减速率的常数，用于强调较大误差的重要性；设定一个可接受的误差阈值。

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