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龙图腾网获悉北京理工大学前沿技术研究院;北京理工大学申请的专利一种昆虫聚集成层行为的预测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：CN121389032B 。

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：202511959028.2，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种昆虫聚集成层行为的预测方法是由胡程;王锐;李卫东;赵立阳设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种昆虫聚集成层行为的预测方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种昆虫聚集成层行为的预测方法，涉及昆虫雷达技术领域。方法包括：获取目标空域的相控阵昆虫雷达回波数据，以及激光测风雷达和微波辐射计采集的垂直廓线气象数据；基于回波数据，生成时空分布热力图；通过时空插值算法，将垂直廓线气象数据映射至时空分布热力图，得到时空对齐的多维气象特征热力图；对多维气象特征热力图进行标注，得到附有标签的样本数据集，并通过样本数据集训练XGBoost预测模型；利用训练完成的XGBoost预测模型，对实时气象数据进行前向推断，得到预测结果，预测结果包括成层发生概率、预测高度和预估强度。本申请通过上述方法实现了对昆虫聚集成层行为从经验性猜测到智能化、可解释预测的跨越。

本发明授权一种昆虫聚集成层行为的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种昆虫聚集成层行为的预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标空域的相控阵昆虫雷达回波数据，以及激光测风雷达和微波辐射计采集的垂直廓线气象数据； 基于所述回波数据，生成时空分布热力图； 通过时空插值算法，将所述垂直廓线气象数据映射至所述时空分布热力图，得到时空对齐的多维气象特征热力图； XGBoost模型包括基于低空增强特征的全局筛选模型，以及由所述全局筛选模型激活的局部精细化模型，对所述多维气象特征热力图进行标注，得到附有标签的样本数据集，并通过所述样本数据集训练XGBoost预测模型，具体包括： 将所述样本数据集按时空区块划分为训练集和验证集； 使用所述训练集训练所述全局筛选模型，所述全局筛选模型以所述低空层增强特征为输入，输出第一成层发生概率； 筛选出所述第一成层发生概率高于激活阈值的训练集，用于训练所述局部精细化模型，所述局部精细化模型以全垂直剖面增强特征为输入，输出第二成层发生概率，以及高度回归值和强度回归值； 其中，在所述局部精细化模型的训练中，在目标函数中引入时空平滑性约束与飞行高度物理边界约束，对模型预测进行正则化； 利用训练完成的所述XGBoost预测模型，对实时气象数据进行前向推断，得到预测结果，所述预测结果包括成层发生概率、预测高度和预估强度。

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北京理工大学前沿技术研究院;北京理工大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市济南高新区经十路7000号汉峪金融商务中心五区1号楼601；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”。

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