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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利一种基于多源数据的全球电离层板厚预测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：CN120493212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510983144.1，技术领域涉及：H04L41/16；该发明授权一种基于多源数据的全球电离层板厚预测方法是由韩超;种晓瑞;冯杰;欧明;王丹丹;李海英;郭雅苹;王大伟;高振熙设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据的全球电离层板厚预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于空间气象预测技术领域，公开了一种基于多源数据的全球电离层板厚预测方法。该方法首先基于物理机制与统计相关性筛选关键输入特征，然后基于关键输入特征和多源数据融合机制，构建包含时间参数、空间参数、电离层特性参数及外部环境参数的数据集，并对数据集进行数据预处理，然后基于机器学习算法构建电离层板厚预测模型，揭示其随太阳活动、地磁扰动、纬度及季节的规律性变化。本发明首次将机器学习算法应用于全球电离层板厚预测，利用多源数据通过特征转换处理有效捕获全球电离层板厚的时空变化规律，提高了全球电离层板厚的预测精度，并且本发明在极端空间天气条件下表现出较强的鲁棒性。

本发明授权一种基于多源数据的全球电离层板厚预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据的全球电离层板厚预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1.基于物理机制与统计相关性筛选关键输入特征； 步骤2.根据所选择的关键输入特征，获取时间参数、空间参数、电离层特性参数和外部环境参数，其中，时间参数包括年积日DOY和地方时LT；空间参数包括经度Lon和地磁纬度mLat；电离层特性参数为垂直总电子含量vTEC；外部环境参数包括太阳活动指数F107、地磁活动指数Ap和地磁活动指数Dst；并基于多源数据融合机制，构建包含时间参数、空间参数、电离层特性参数及外部环境参数的数据集；然后对数据集进行数据预处理； 步骤3.基于机器学习算法构建电离层板厚预测模型； 其中，标准化特征矩阵X作为电离层板厚预测模型的输入，标准化特征矩阵X由预处理后的DOY、LT、mLat、Lon、vTEC、F107、Ap、Dst整合得到，模型目标变量为电离层板厚τ； 具体为基于XGBoost搭建电离层板厚预测模型，模型的输入特征包括DOYs、DOYc、LTs、LTc、mLat、Lon、vTEC、F107、Ap和Dst，目标变量为电离层板厚τ；DOYs和DOYc分别为DOY的正弦值和余弦值，LTs和LTc分别为LT的正弦值和余弦值； XGBoost是梯度提升决策树的增强算法，通过迭代训练多棵回归树，每棵树拟合前序模型的残差，具体公式为： 式中，τpred为电离层板厚预测值，ti表示第i棵决策树，T为树的空间； 步骤4.基于步骤2的数据集对电离层板厚预测模型进行训练优化，然后利用训练优化后的电离层板厚预测模型预测电离层板厚τ。

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