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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于大模型的极端天气预测方法及装置、存储介质、设备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：CN119646447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202411793314.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于大模型的极端天气预测方法及装置、存储介质、设备是由瞿晓阳;王健宗设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型的极端天气预测方法及装置、存储介质、设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于大模型的极端天气预测方法及装置、存储介质、计算机设备，该方法包括：通过收集包含连续时间节点天气数据的极端天气样本，构建训练样本集。训练样本集中的每组数据对由第一预设时长的第一天气数据样本和第二预设时长的第二天气数据样本组成。接着，从提示池中选取与第一天气数据样本匹配的目标提示向量，与第一天气数据样本结合构造输入向量。将输入向量输入至极端天气预测大模型中得到预测天气数据，并与实际天气数据进行损失计算，优化极端天气预测大模型的模型参数和提示池中的目标提示向量。本申请通过引入提示向量和构建大模型，能够更准确地捕捉天气数据的时空特征和非线性关系，从而提高极端天气的预测精度。

本发明授权基于大模型的极端天气预测方法及装置、存储介质、设备在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的极端天气预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取极端天气样本数据，其中，所述极端天气样本数据包括连续时间节点的天气数据样本； 根据各条所述极端天气样本数据进行分割，获得至少一组样本数据对，并将每组样本数据对作为一条训练样本，构建训练样本集，其中，所述样本数据对包括第一预设时长的第一天气数据样本和第二预设时长的第二天气数据样本，所述第二预设时长为所述第一预设时长之后的连续时段； 在提示池中获取与所述第一天气数据样本匹配的目标提示向量，基于所述第一天气数据样本和所述目标提示向量构造输入向量； 将所述输入向量输入至极端天气预测大模型中，得到所述第二预设时长的预测天气数据，基于所述第二天气数据样本和所述预测天气数据进行损失计算，并根据损失计算结果对所述极端天气预测大模型的模型参数以及所述提示池中的目标提示向量进行优化，以获得训练后的极端天气预测大模型和提示池； 基于训练后的极端天气预测大模型和提示池进行极端天气预测； 所述根据各条所述极端天气样本数据进行分割，获得至少一组样本数据对，包括： 针对任意一条极端天气样本数据，取所述极端天气样本数据中的任一时间节点为起点，与所述起点相距预设时长的时间节点作为终点，其中，所述预设时长为所述第一预设时长与所述第二预设时长的时长之和；将所述起点作为第一个分割起点，每隔预设时间步长确定下一个分割起点，分别取各分割起点之后的预设分割时长的时间节点作为分割终点，基于每个分割起点和对应的分割终点构成一个分割样本段，其中，所述预设时间步长小于所述预设分割时长；取所述第一预设时长对应的分割样本段构建所述第一天气数据样本，取所述第二预设时长对应的分割样本段构建所述第二天气数据样本。

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