买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利气象大模型与轻量AI协同的多源森林火险动态预警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：CN120833649B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511143665.2，技术领域涉及：G08B17/00；该发明授权气象大模型与轻量AI协同的多源森林火险动态预警方法是由罗杰;吴昊;邢建武;王灵祥;黄冬梅;马阳阳;毕美华设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本气象大模型与轻量AI协同的多源森林火险动态预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了气象大模型与轻量AI协同的多源森林火险动态预警方法，该方法首先采集多源数据，并对数据进行预处理。其次基于预处理后的多源数据，训练一个多层级森林火灾概率预测模型，并通过引入概率像元实现跨层级协同计算。最后将人工智能气象大模型的输出与多层级森林火灾概率预测模型的预测结果进行集成优化，生成最终的森林火灾发生概率。本发明能够实现高精度预测，通过人工智能气象大模型和多源数据融合，显著提高森林火灾发生概率的预测精度。

本发明授权气象大模型与轻量AI协同的多源森林火险动态预警方法在权利要求书中公布了：1.气象大模型与轻量AI协同的多源森林火险动态预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集多源数据，并对数据进行预处理： 步骤2：基于预处理后的多源数据，训练一个多层级森林火灾概率预测模型，并通过引入概率像元实现跨层级协同计算； 所述多层级森林火灾概率预测模型具体实现如下： 首先将标准化特征向量与概率像元沿特征维度拼接，使用正弦位置编码与拼接后的张量相加输入特征提取层，该层采用Transformer网络架构，通过其多头注意力机制提取空间关联特征并输出初始火灾概率分布；随后，概率修正层并行部署长短期记忆网络LSTM、轻量级梯度提升机LightGBM和多层感知机MLP三个子模块，各模块独立接收特征提取层的输出特征向量并分别生成三个修正概率；最终由决策融合层实施加权投票机制，通过预设权重系数整合概率修正层的三个修正概率生成最终火灾概率； 所述概率像元作为预制的输入分量，首次输入的原始概率像元其第二维维度是标准化特征向量维度的整数倍；在输入网络前，概率像元沿第二维被分割为与标准化特征向量同维的张量，并在第一维上与标准化特征向量进行拼接；拼接后的复合张量输入Transformer网络，经多头注意力层处理后，沿第二维拆分为两组数据，并重构为原始概率像元与标准化特征向量的形态，重构后的两组数据分别输入至Transformer内部的参数独立的前馈神经网络层； 步骤3：将人工智能气象大模型的输出与多层级森林火灾概率预测模型的预测结果进行集成优化，生成最终的森林火灾发生概率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。