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龙图腾网获悉华风气象传媒集团有限责任公司申请的专利基于深度强化学习的城市气象灾害数据识别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：CN120354149B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510838809.X，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权基于深度强化学习的城市气象灾害数据识别方法及系统是由张寅伟;李强;白玉;孙伟伟;李萌萌;李孟𬱖设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的城市气象灾害数据识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据分析技术领域，提供一种基于深度强化学习的城市气象灾害数据识别方法及系统，用以有效提升模型性能以增强气象灾害监测的准确性和实时性。其中，该方法包括：获取目标城市区域的气象监测数据集合，对气象监测数据集合执行气象数据预处理操作，得到预处理后的气象时空特征集合，调用完成训练的深度强化学习识别模型，对气象时空特征集合进行动态灾害模式匹配处理，生成目标城市区域的气象灾害识别结果集合，根据气象灾害识别结果集合生成灾害应对策略集合，基于灾害应对策略集合对深度强化学习识别模型进行动态策略优化处理，得到优化后的深度强化学习识别模型，并将优化后的深度强化学习识别模型部署至气象灾害监测系统。

本发明授权基于深度强化学习的城市气象灾害数据识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的城市气象灾害数据识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标城市区域的气象监测数据集合； 对所述气象监测数据集合执行气象数据预处理操作，得到预处理后的气象时空特征集合； 调用完成训练的深度强化学习识别模型，对所述气象时空特征集合进行动态灾害模式匹配处理，生成所述目标城市区域的气象灾害识别结果集合； 根据所述气象灾害识别结果集合生成灾害应对策略集合； 基于所述灾害应对策略集合对所述深度强化学习识别模型进行动态策略优化处理，得到优化后的深度强化学习识别模型，并将所述优化后的深度强化学习识别模型部署至气象灾害监测系统； 所述灾害应对策略集合包含应急资源调度策略、风险区域划分策略及预警信息发布策略，所述基于所述灾害应对策略集合对所述深度强化学习识别模型进行动态策略优化处理，得到优化后的深度强化学习识别模型，包括： 从所述应急资源调度策略中提取实际物资到达时间数据，从所述风险区域划分策略中提取人员疏散路径执行效率数据，生成策略执行效能指标集合； 将所述策略执行效能指标集合输入至所述深度强化学习识别模型的策略网络反向传播接口，计算灾害触发条件匹配度的权重梯度偏差矩阵； 基于所述权重梯度偏差矩阵调整空间拓扑关系矩阵中不同地理单元之间的气象影响权重分配比例，生成优化后的空间拓扑关系矩阵； 将所述预警信息发布策略的实际响应延迟数据与气象状态转移概率图的时间序列进行卷积对齐运算，生成价值网络损失函数修正系数； 采用所述优化后的空间拓扑关系矩阵更新空间关系解析层的输出参数，同时通过所述价值网络损失函数修正系数调整灾害经济损失预测值的误差计算权重； 对策略网络与价值网络的更新后参数进行联合收敛性验证，当灾害演化预测路径准确率提升至预设阈值时，输出优化后的深度强化学习识别模型。

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