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龙图腾网获悉陕西省气象信息中心申请的专利融合多种机器学习模型的降水数据观测质量的控制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：CN119442099B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411516618.3，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权融合多种机器学习模型的降水数据观测质量的控制方法是由贺音;王垒;樊丹丹;何慧博设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合多种机器学习模型的降水数据观测质量的控制方法在说明书摘要公布了：本申请提供的融合多种机器学习模型的降水数据观测质量的控制方法，涉及气象观测技术领域。通过获取预观测区域的降水数据，进行观测质量评估得出异常部分；采用生成对抗网络对所得降水数据中的异常部分进行修复，得出修复后降水数据；基于修复后降水数据，提取用于复杂度分析的气象因子；基于提取所得气象因子进行复杂度分析，并生成气象因子的复杂度评分；基于复杂度评分，确定当前降水数据的判别路径。本方法通过气象因子提取、生成对抗网络修复、复杂度分析以及判别路径动态切换一系列步骤，在不同气象条件下实现降水数据的高精度观测和实时调整，为气象预测提供可靠的数据支持。

本发明授权融合多种机器学习模型的降水数据观测质量的控制方法在权利要求书中公布了：1.融合多种机器学习模型的降水数据观测质量的控制方法，其特征在于，包括如下： 获取预观测区域的降水数据，进行观测质量评估，并基于质量评估结果确定降水数据中的异常部分； 采用生成对抗网络对所得降水数据中的异常部分进行修复，得出修复后降水数据； 基于修复后降水数据，提取用于复杂度分析的气象因子； 基于提取所得气象因子进行复杂度分析，并生成气象因子的复杂度评分； 基于复杂度评分，确定当前降水数据的判别路径，所述判别路径包括第一判别路径、第二判别路径和第三判别路径； 第一判别路径：气象因子复杂度评分处于低复杂度区间； 第二判别路径：气象因子复杂度评分处于中等复杂度区间； 第三判别路径：气象因子复杂度评分处于高复杂度区间； 基于判别路径动态切换至对应的机器学习模型，并基于切换后的机器学习模型对降水数据进行预测，生成预测结果； 基于预测结果与修复后的降水数据进行比对，计算预测误差； 基于所得预测误差生成反馈优化机制，并根据反馈优化机制生成优化方案，对未来降水观测及预测过程进行优化； 基于误差判别路径，执行误差判别优化调整，将优化调整应用至下一轮观测，待下一轮观测完成，再次计算误差，形成闭环。

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陕西省气象信息中心，其通讯地址为：710014 陕西省西安市北关正街36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”。