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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利一种冰雹预测方法、设备、介质及程序产品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：CN120352956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510830603.2，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权一种冰雹预测方法、设备、介质及程序产品是由卢晶雨;刘羽;边晴云设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种冰雹预测方法、设备、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种冰雹预测方法、设备、介质及程序产品，涉及气象技术领域，包括获取神经网络模型；获取历史闪电特征变量数据和历史冰雹特征变量数据；将历史闪电特征变量数据和历史冰雹特征变量数据划分为对应特征变量的训练集和验证集；通过对应特征变量的训练集和验证集对神经网络模型进行训练，并将训练后的神经网络模型作为目标神经网络模型；获取当前闪电特征变量数据；根据目标神经网络模型确定动态加权损失函数；根据当前闪电特征变量数据以及动态加权损失函数对冰雹天气进行预测，得到冰雹预测参数。本申请技术减少单独以雷达反射率因子预报冰雹造成的误判，通过闪电特征数据指示因子，提高了冰雹的预测精度。

本发明授权一种冰雹预测方法、设备、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种冰雹预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取神经网络模型； 获取历史闪电特征变量数据和历史冰雹特征变量数据； 将所述历史闪电特征变量数据和历史冰雹特征变量数据划分为对应特征变量的训练集和验证集； 通过所述对应特征变量的训练集和验证集对所述神经网络模型进行训练，并将训练后的神经网络模型作为目标神经网络模型； 获取当前闪电特征变量数据； 根据所述目标神经网络模型确定动态加权损失函数； 根据所述当前闪电特征变量数据以及动态加权损失函数对冰雹天气进行预测，得到冰雹预测参数，其中，所述冰雹预测参数包括：冰雹发生概率参数、冰雹预测发生时间参数、冰雹预测直径参数以及冰雹预测位置参数； 所述根据所述目标神经网络模型确定动态加权损失函数，包括： 所述动态加权损失函数为Ltotal： Ltotal＝λ1LTF+λ2·wTLT+λ3·wLOCLLOC+λ4·wDLD； 其中，LTF为冰雹二分类损失函数，LT为冰雹时间预测损失函数，LLOC为冰雹位置预测损失函数，LD为冰雹直径预测损失函数； wT为时间加权系数，wLOC为位置加权系数，wD为直径加权系数；λ1、λ2、λ3、λ4为损失权重系数； 所述动态加权损失函数用于确保每个任务的损失根据前面任务的完成情况进行加权，并且根据每个任务的预测质量动态调整权重； 所述时间加权系数wT＝11+exp-α1TF-0.5； 所述位置加权系数wLOC＝11+exp-α2Tpredict-0.5； 所述直径加权系数wD＝11+exp-α3Tpredict+LOCpredict-1； 其中，α1、α2、α3是调节因子，用于控制每个任务的权重变化速率；TF为时间频率预测值，Tpredict为时间预测准确性值，LOCpredict为位置预测准确性值。

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