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龙图腾网获悉南开大学申请的专利一种覆冰情况预测方法、装置、电子设备及存储介质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：CN119312971B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202411364321.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种覆冰情况预测方法、装置、电子设备及存储介质是由许静;于明洋;卢颢天;孔德晟;梁慰赟;郝方伟;杜纪;陈春源设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种覆冰情况预测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种覆冰情况预测方法、装置、电子设备及存储介质。通过采用增量学习的方式预先训练得到准确的预测模型，在获取到当前时刻的环境数据和历史时刻的覆冰数据后，根据预测模型，得到当前时刻准确的覆冰数据，进而将当前时刻的覆冰数据作为覆冰情况进行输出，以便于后续根据该覆冰情况执行相应的除冰策略。在新样本的样本量较少的情况下，也能够训练得到准确的预测模型，进而得到准确的覆冰情况。

本发明授权一种覆冰情况预测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种覆冰情况预测方法，其特征在于，包括： 确定目标线路在历史时刻的覆冰数据和当前时刻的环境数据，作为输入数据； 将所述输入数据输入预先训练完成的预测模型中，得到所述预测模型输出的预测结果，作为当前时刻的覆冰数据；其中，所述预测模型为预先基于历史覆冰数据和历史环境数据采用增量学习的方式训练得到的； 根据所述当前时刻的覆冰数据，确定所述目标线路的覆冰情况， 其中，所述预测模型采用下述方式训练得到： 确定所述预测模型对于所述输入数据的置信度，当所述置信度低于预设的置信度阈值时，确定所述输入数据为目标样本，并确定所述目标样本的标注； 获取预先根据训练样本及其标注训练得到的预测模型，并根据所述目标样本及其标注，对所述预测模型的参数进行调整，得到采用增量学习的方式训练得到的预测模型； 其中，所述预先根据训练样本及其标注训练得到的预测模型采用下述方式训练得到： 针对每个历史时刻，根据样本线路的历史覆冰数据和所述历史覆冰数据的环境数据，确定所述样本线路在该历史时刻的环境数据和覆冰数据，并根据所述样本线路在该历史时刻的环境数据和覆冰数据，确定训练样本及其标注； 根据各训练样本及其标注，对待训练的预测模型进行训练，得到训练完成的预测模型， 其中，所述预测模型包含多个分类器，所述多个分类器的权重不完全相同，所述分类器的结构为极限学习机结构；根据各训练样本及其标注，对待训练的预测模型进行训练，包括： 将各训练样本分别输入所述预测模型包含的各分类器中，得到所述各分类器分别输出的分类结果； 确定所述各分类器在当前迭代过程中的权重，并根据所述各分类器分别输出的分类结果以及所述各分类器分别对应的权重，确定所述各训练样本分别对应的样本预测结果； 根据所述各训练样本分别对应的样本预测结果以及所述各训练样本的标注，对待训练的预测模型进行训练。

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