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龙图腾网获悉华东计算技术研究所(中国电子科技集团公司第三十二研究所);中国人民解放军61540部队申请的专利基于循环神经网络的飓风路径预测方法及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：CN115951429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202210895335.9，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权基于循环神经网络的飓风路径预测方法及系统是由许晓斐;安晓亚;黄哲;王盼盼设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于循环神经网络的飓风路径预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于循环神经网络的飓风路径预测方法及系统，包括：对划定的飓风路径区域进行网格化处理；计算每个坐标点的移动距离以及移动角度作为数据增强；使用三层长短期记忆网络作为预测模型的主干循环神经网络；主干网络为长短期记忆模型搭载比例系数为0.1的Dropout层；输出层为一个使用双曲正切函数激活的全连接层，模型的训练使用基于动量的梯度下降算法RMSProp，训练目标为预测经纬度坐标平方误差；预测模型的输出层由网格ID预测层与坐标修正两部分构成最终的飓风坐标预测。在预测阶段，基于循环神经网络推理预测仅依赖模型的前向传播，无需对历史数据库进行关联搜索，大大提高了飓风路径预测的性能。

本发明授权基于循环神经网络的飓风路径预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于循环神经网络的飓风路径预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤S1：对划定的飓风路径区域进行网格化处理，将原始飓风轨迹数据的经纬度坐标映射为网格ID以及网格坐标修正系数； 步骤S2：计算每个坐标点的移动距离以及移动角度作为数据增强，得到轨迹点网格ID、坐标修正系数、轨迹移动距离、移动角度、风速以及中心气压的6元组序列作为预测模型的输入； 步骤S3：使用三层长短期记忆网络作为预测模型的主干循环神经网络，其中，输入层以经预处理后的轨迹6元组张量作为数据输入；主干网络为长短期记忆模型搭载比例系数为0.1的Dropout层；输出层为一个使用双曲正切函数激活的全连接层，模型的训练使用基于动量的梯度下降算法RMSProp，训练目标为预测经纬度坐标平方误差； 步骤S4：预测模型的输出层由网格ID预测层与坐标修正两部分构成最终的飓风坐标预测； 所述步骤S1中的网格修正系数为坐标点相对于网格左下角的经纬度偏差，1*1网格化带来的飓风坐标经纬度误差为原始坐标的小数部分，网格修正系数即为原始经纬度坐标的小数部分，使用飓风轨迹点所在网格ID的归一化数值与经纬度修正值代替原始的经纬度数值。

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华东计算技术研究所(中国电子科技集团公司第三十二研究所);中国人民解放军61540部队，其通讯地址为：201800 上海市嘉定区嘉罗路1485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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