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龙图腾网获悉哈尔滨师范大学申请的专利基于长短期记忆网络模型的大风灾害天气指数预测系统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：CN120294874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510354539.5，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权基于长短期记忆网络模型的大风灾害天气指数预测系统是由张译元设计研发完成，并于2024-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于长短期记忆网络模型的大风灾害天气指数预测系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于长短期记忆网络模型的大风灾害天气指数预测系统，涉及天气监测技术领域，具体包括：采集待评估区域的历史气象数据和对应时间发生的大风灾害事件的受灾面积和持续时间；基于长短期记忆网络建立指数预测模型，将历史气象数据作为训练集输入至模型，将对应的大风灾害的受灾面积和持续时间作为标签，对模型进行训练；实时采集待评估区域的气象数据，获得预测受灾面积以及预测持续时间；采集地形高度和坡度数据对预测受灾面积以及预测持续时间进行修正，并与预设阈值比较，根据结果划分风险等级。短期记忆网络模型的应用能够从历史气象数据中学习到风速、湿度、温度等因素与大风灾害事件之间的深层次关联，提高了预测的准确性。

本发明授权基于长短期记忆网络模型的大风灾害天气指数预测系统在权利要求书中公布了：1.基于长短期记忆网络模型的大风灾害天气指数预测系统，其特征在于，具体包括：数据采集模块、模型构建模块、预测模块和综合评估模块； 所述大风灾害天气指数预测系统执行下面大风灾害天气指数预测方法，包括： 步骤1：采集待评估区域历史上发生的大风灾害事件的受灾面积和持续时间，采集待评估区域历史上发生大风灾害事件向前追溯一周的历史气象数据，所述气象数据包括风速、湿度、温度、气压、降水量和云量； 步骤2：基于长短期记忆网络建立指数预测模型，将历史气象数据作为训练集输入至指数预测模型，将对应的大风灾害的受灾面积和持续时间作为标签，对模型进行训练，得到训练好的指数预测模型； 步骤3：采集待评估区域最近一周的气象数据，输入至训练好的指数预测模型中，获得大风灾害天气的预测受灾面积以及预测持续时间，利用栅格化方法采集待评估区域的地形高度和坡度数据； 所述利用栅格化方法采集待评估区域的地形高度和坡度数据的具体逻辑为： 根据面积大小将待评估区域划分为规则的小网格，然后在每个网格单元内计算平均高度和坡度，生成一个连续的地形表面模型，每个单元代表一个平均值，将所有网格单元的高度和坡度再一次进行加权平均，最终求得的值作为待评估区域的地形高度和坡度； 步骤4：利用采集的待评估区域的地形高度和坡度数据对大风灾害天气的预测受灾面积以及预测持续时间进行修正，得到综合天气指数，将综合天气指数与预设评估阈值比较，根据比较的结果，划分风险等级； 采集受灾面积的具体方法为：使用卫星图像来识别和测量受灾区域，通过图像处理软件分析图像，识别受灾区域并计算其面积； 采集灾害持续时间的具体方法为：使用遥感技术来监测灾害事件的发展过程，通过分析连续的遥感图像，确定灾害事件的持续时间。

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