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龙图腾网获悉南京天气在线气象科技有限责任公司申请的专利一种基于改进Swin UNet的融合低层水汽辐合通量雷达回波外推预报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：CN120143158B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411922659.2，技术领域涉及：G01S13/95；该发明授权一种基于改进Swin UNet的融合低层水汽辐合通量雷达回波外推预报方法是由智协飞;周立群设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进Swin UNet的融合低层水汽辐合通量雷达回波外推预报方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进SwinUNet的融合低层水汽辐合通量雷达回波外推预报方法，包括以下步骤：1收集雷达回波反射率数据、反映水汽辐合通量数据、GNSS卫星导航系统风场数据并进行预处理；构建融合低层水汽辐合通量数据外推预报数据集2生成模型输入的样本数据，并进行强雷达回波样本数据筛选，构建强雷达回波对流系统预报训练集；3搭建基于改进SwinUNet模型的深度学习模型，并构建加权损失函数，分别对强弱回波区域赋予不同的权重；4基于所述训练集和模型进行训练；5基于雷达回波反射率数据、反映水汽辐合通量数据、卫星导航系统风场数据生成预报产品；本发明提高了外推预报技巧。

本发明授权一种基于改进Swin UNet的融合低层水汽辐合通量雷达回波外推预报方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进SwinUNet的融合低层水汽辐合通量雷达回波外推预报方法，其特征在于，包括以下步骤： 1收集雷达回波反射率数据、反映水汽辐合通量数据、GNSS卫星导航系统风场数据并进行预处理；构建融合低层水汽辐合通量数据外推预报数据集； 2生成模型输入的样本数据，并进行强雷达回波样本数据筛选，构建强雷达回波对流系统预报训练集； 3搭建基于改进SwinUNet模型的深度学习模型，并构建加权损失函数，分别对强弱回波区域赋予不同的权重；包括以下步骤： 31搭建基于SwinUNet的神经网络外推预报模型，具体如下：首先通过补丁分割块将每个通道的输入变量分割为不重叠的非重叠块；然后利用两个连续的SwinTransformer块构建网络瓶颈部分，每一个特征变量分别进行特征提取后在瓶颈部分进行特征融合，融合后的特征变量一起进入解码器进行解码，解码部分由SwinTransformer模块、补丁扩展层、跳跃连接组成；补丁扩展层将相邻维度的特征图重塑原分辨率，提取的上下文特征通过跳跃连接与编码器中的多尺度特征融合；跳跃连接用于将来自编码器的多尺度特征与上采样特征融合经过线性层还原图片的空间维度； 32构造结合均方误差MSE与绝对平均误差MAE的加权损失函数； 4基于所述训练集和模型进行训练； 5基于雷达回波反射率数据、反映水汽辐合通量数据、卫星导航系统风场数据生成预报产品。

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