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龙图腾网获悉宁波市气象服务中心(宁波气象影视与科普中心);慈溪市气象局申请的专利一种基于动态图数据结构的多步长气象预报方法及装置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：CN120428356B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510401389.9，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权一种基于动态图数据结构的多步长气象预报方法及装置是由孙军波;钱燕珍;潘婧茹;张雯淇;汪冬冬设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态图数据结构的多步长气象预报方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态图数据结构的多步长气象预报方法及装置，包括根据气象站点位置和风向风速，通过预设的边权重公式，构建动态图集；其中，所述的边权重公式是根据大气运动公式中的平流项而建立；将所述动态图集输入至预设的气象预报模型，以使所述气象预报模型根据图神经网络和循环神经网络提取所述动态图集的时空特征，根据所述时空特征和多步长分类网络输出不同时间步长的气象预测结果；其中，所述多步长分类网络包含N层全连接层和M层激活层，N和M为大于等于2的正整数。与现有技术相比，本申请能够在实现多步长气象预报的同时提高气象预报的准确性和时效性。

本发明授权一种基于动态图数据结构的多步长气象预报方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于动态图数据结构的多步长气象预报方法，其特征在于，包括： 根据气象站点位置和风向风速，通过预设的边权重公式，构建动态图集；其中，所述的边权重公式是根据大气运动公式中的平流项而建立； 将所述动态图集输入至预设的气象预报模型，以使所述气象预报模型根据图神经网络和循环神经网络提取所述动态图集的时空特征，根据所述时空特征和多步长分类网络输出不同时间步长的气象预测结果；具体为：通过图神经网络，提取所述动态图集的空间特征，得到第一输出特征；通过循环神经网络，提取所述第一输出特征的时间特征，得到的第二输出特征；将所有第二输出特征进行合并，输入到多步长分类网络，同步输出不同时间步长的气象预测结果；其中，所述动态图集的一个单边有向图对应一个图神经网络，一个图神经网络对应一个第一输出特征，所有图神经网络共享同一套图神经网络参数；一个第一输出特征对应一个循环神经网络，一个循环神经网络对应一个第二输出特征，所有循环神经网络共享同一套循环神经网络参数；所述多步长分类网络的最后一层全连接层的节点数设置为所需预测时间步长数量与所需预测结果分类数量的乘积；所述多步长分类网络包含N层全连接层和M层激活层，N和M为大于等于2的正整数；所述多步长分类网络的参数初始化方案为：最后一层全连接层的m个节点进行参数随机初始化，所述最后一层全连接层的剩余节点复制所述m个节点的初始化参数；m为所需预测结果分类数量。

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宁波市气象服务中心(宁波气象影视与科普中心);慈溪市气象局，其通讯地址为：315012 浙江省宁波市气象路118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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