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龙图腾网获悉成都流体动力创新中心申请的专利云物理参数预测模型应用方法、系统、设备、介质及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：CN119557593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411669890.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权云物理参数预测模型应用方法、系统、设备、介质及产品是由张颖;周琦浩;倪章松;王梓旭;于馨凝;郑丹;薛明;潘攀设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本云物理参数预测模型应用方法、系统、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明涉及结冰预测领域，具体涉及云物理参数预测模型应用方法、系统、设备、介质及产品，包括：获取包含多个气象要素组合的第一气象样本集，以及对应的中位体积直径；从第一气象样本集中选取第一测试样本集，分别采用第一训练方法、第二训练方法通过第一测试样本集进行训练，以分别得到第一预测模型和第二预测模型；从第二气象样本集中选取第二测试样本集，第二测试样本集与第一测试样本集不完全重叠；采用第二测试样本集分别计算第一预测模型和第二预测模型的预测准确度；根据预测准确度推荐选取对应的预测模型。本发明提出了能够对利用精准识别大小液滴，并利用其特性进行LWC、MVD精准预测的方法。

本发明授权云物理参数预测模型应用方法、系统、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种云物理参数预测模型应用方法，其特征在于，包括步骤： S401，获取包含多个气象要素组合的第一气象样本集，以及对应的中位体积直径； S402，从所述第一气象样本集中选取第一测试样本集，分别采用第一训练方法、第二训练方法通过所述第一测试样本集进行训练，以分别得到第一预测模型和第二预测模型； 其中，采用所述第一训练方法训练得到所述第一预测模型的步骤包括： 将所述第一测试样本集输入神经卷积网络，此时所述神经卷积网络的输出包括：中位体积直径的概率值，对应所述概率值表示对应样本属于大液滴或小液滴的概率； 根据所述概率值将预测为小液滴的样本再次输入至所述神经卷积网络，以对所述神经卷积网络进行更新，训练收敛后输出所述第一预测模型；此时所述神经卷积网络的输出包括：第二液态水含量和中位体积直径； 采用第二训练方法训练得到第二预测模型的步骤包括： 将所述第一测试样本集输入神经卷积网络，所述神经卷积网络的输出包括：第二液态水含量和中位体积直径，训练收敛后输出第二预测模型； S403，从第二气象样本集中选取第二测试样本集，所述第二测试样本集与所述第一测试样本集不完全重叠； S404，采用所述第二测试样本集分别计算所述第一预测模型和所述第二预测模型的预测准确度； S405，根据所述预测准确度推荐选取对应的预测模型。

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