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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于深度学习的对流性大风短时预报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：CN119902310B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510014132.8，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权基于深度学习的对流性大风短时预报方法及系统是由姜勇强;陈超辉;张云;陈雄;康延臻;卢晨晨;郑鹤鹏设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的对流性大风短时预报方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及气象预报技术领域，具体涉及基于深度学习的对流性大风短时预报方法及系统，方法包括：S1、历史气象数据的收集与预处理；S2、深度学习模型的构建与训练；S3、实时监测采集数据；S4、预报结果的输出；S5、实时数据后处理与提取筛选；系统包括：数据收集模块、数据预处理模块、深度学习模块、实时监测模块、预报模块和实时数据处理模块；本发明，用于收集目标地区的地形特征数据，并分类对深度学习模型进行训练，再由深度学习模型分别进行预测和预报，提高预报的准确性。

本发明授权基于深度学习的对流性大风短时预报方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的对流性大风短时预报方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、历史气象数据的收集与预处理：首先将目标地区分为若干待测区域，在待测区域内设置若干预测点，然后分别收集各待测区域内的地形特征数据和预测点的位置信息，并依据地形特征数据将各待测区域进行分组，分类组别包括风速减缓型地形、风速增强型地形和风速影响忽略型地形，地形特征数据包括峡谷山口、平原、湖泊海洋、丘陵盆地、城市工业区和河谷河道，以峡谷山口和河谷河道为风速增强型地形，平原和湖泊海洋为风速影响忽略型地形，城市工业区和丘陵盆地为风速减缓型地形； 分组完成后，再分别收集各待测区域遭遇对流性大风时对应的风速、温度、湿度和气压数据，并将若干温度、湿度和气压数据分别整合归纳进行数据预处理； S2、深度学习模型的构建与训练：将地形特征和预测点位置信息以及历史温度、湿度和气压作为输入数据，将对应各预测点采集到的历史风速数据作为输出数据，构建并训练深度学习模型； S3、实时监测采集数据：实时监测若干待测区域的温度、湿度和气压数据，并将数据输入到训练后的深度学习模型中，由深度学习模型分析数据输出不同位置的对流性大风预测结果； S4、预报结果输出：深度学习模型完成数据的分析并确定存在对流性大风时，输出对流性大风区域和对流性大风等级； S5、实时数据后处理与提取筛选：完成对流性大风的预报后，将采集的实时数据作为深度学习模型更新训练的数据，对深度学习模型进行持续的更新优化，并提取目标地区的风速分布图，筛选出需要加强防护的大风区。

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