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龙图腾网获悉宁波九荣智控有限公司申请的专利基于权重优化的多算法融合气旋相似性识别方法与风暴潮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：CN120873634B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511366495.4，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权基于权重优化的多算法融合气旋相似性识别方法与风暴潮预报方法是由佘亮亮;陈泽钜;任贤建;张凯;张黎;何珊;谢文圣设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于权重优化的多算法融合气旋相似性识别方法与风暴潮预报方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于权重优化的多算法融合气旋相似性识别方法与风暴潮预报方法，涉及气旋相似性识别领域，其通过构建包含多个关键因子的多维时间序列，结合加权动态时间规整算法，建立相似度计算函数。如此实现了对气旋时空演变过程的多维度综合表征，克服了传统方法仅依赖单一特征导致的识别偏差。在此基础上，分别采用遗传算法、粒子群优化算法和差分进化算法对权重向量进行迭代优化，以候选相似气旋集合的离差系数最小化为目标，搜索各算法对应的全局最优权重向量；再基于预设融合策略，从多个全局最优解中确定目标最优权重向量。该闭环识别流程有效融合了多维特征建模与科学权重优化，显著提升了气旋相似性识别的客观性与准确性。

本发明授权基于权重优化的多算法融合气旋相似性识别方法与风暴潮预报方法在权利要求书中公布了：1.一种基于权重优化的多算法融合气旋相似性识别方法，其特征在于，包括： 获取历史气旋数据，所述历史气旋数据包括多个历史气旋的路径记录，各路径记录由等时间间隔分布的多个路径点构成，每个路径点包含多个关键因子；对所有路径记录中各关键因子的取值进行全局标准化处理；针对每一历史气旋的路径记录，基于其所包含的连续路径点对应经标准化后的关键因子，构建表征该气旋时空演变过程的多维时间序列； 构建包含各关键因子对应权重系数的权重向量，作为权重优化的参数结构；基于该权重向量与气旋多维时间序列，构建采用加权动态时间规整算法的相似度计算函数，用于计算两场气旋之间的相似度值； 分别采用遗传算法、粒子群优化算法和差分进化算法，基于所述参数结构初始化种群，并对种群中的权重向量进行迭代优化；各算法在迭代过程中基于当前权重向量与相似度计算函数构建候选相似气旋集合，并计算该集合对应的离差系数，以该离差系数作为优化目标，通过最小化离差系数搜索最优解，最终获得各算法对应的全局最优权重向量；基于预设融合策略，从中确定目标最优权重向量；所述基于预设融合策略，从中确定目标最优权重向量；具体为：将遗传算法、粒子群优化算法和差分进化算法各自获得的全局最优权重向量代入相似度计算函数，分别计算其对应的候选相似气旋集合的离差系数；选取其中离差系数最小的全局最优权重向量作为目标最优权重向量； 将目标最优权重向量代入相似度计算函数，重新计算当前实测气旋与各历史气旋的相似度值，生成相似度排序列表，选取其中相似度值最高的历史气旋作为最优相似气旋。

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