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龙图腾网获悉国能陕西水电有限公司申请的专利基于集合预报的降水预报偏差校正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：CN115980885B 。

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：202310007437.7，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权基于集合预报的降水预报偏差校正方法是由陈代明;王亚东;马靖航;韩牧原设计研发完成，并于2023-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于集合预报的降水预报偏差校正方法在说明书摘要公布了：本发明本发明属于深度学习与气象预测技术领域，本发明包括如下具体步骤：以中国中部水库流域为研究对象，选取5个预报模式的控制预报结果，根据地面观测站的经纬度信息将中部水库预报数据进行区域切分，将站点附近的数据信息作为影响因素，并将这些小空间范围内的数据进行正则化处理；将各个模式预报数据正则化后分别放入各分组模块得到每个模式预报的特征，最后通过加入地形，站点经纬度等特征有效融合后通过输出模块得到各个站点附近准确的降水预报。本发明可以使用多个子网络各自提取不同模式特征，并共同作用，赋予不同的权重可以很好地将各模式预报数据有效的融合生成站点附近较为准确的降水值，从而达到更好的订正效果。

本发明授权基于集合预报的降水预报偏差校正方法在权利要求书中公布了：1.基于集合预报的降水预报偏差校正方法，其特征在于，包括以下步骤： 1首先，收集TIGGE系统中至少5个预报模式的控制预报和地面站观测降水，将各模式预报数据和地面观测降水之间的相关性，去除对性能产生的负面影响进行噪声输入； 2根据地面观测站的位置为中心对中部水库区域数据进行切分，产生若干个包含站点周围信息的特征区域，将特征区域进行正则化处理； 3对切分后的各模式预报的小网格天气数据分别输入至对应的子网络编码器中，在编码网络中静态先验知识和卷积运算，用以捕捉不同气象特征对降水的影响随后进入由LSTM堆叠成的模块中训练，得到解码单元的初始状态； 4编码后的静态先验知识与各编码器输出特征作参数共享； 5各解码网络共同作用，一个分支对每个网络的输出特征赋予不同的权重得到最终的降水预报结果，另一个分支经由一个卷积块组成的单元将融合后的结果做站点附近降水的等级预测； 步骤5使用MAE和类TS评分以不同比例相加作为损失函数，优化网络模型，从而得到最优的网络模型，损失函数的表达式为： ； 。

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国能陕西水电有限公司，其通讯地址为：710000 陕西省西安市高新区科技六路31号华鼎国际2号楼7楼706室；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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