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龙图腾网恭喜宁波弘泰水利信息科技有限公司申请的专利一种基于台风相似性的多源降雨预报融合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：CN119355848B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411918851.4，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权一种基于台风相似性的多源降雨预报融合方法是由佘亮亮;陈泽钜;仇传桢;谢文圣;夏泽伟;张凯;刘源天玮;尤维平;王红艳;罗宇杰;陈凯琦设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于台风相似性的多源降雨预报融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于台风相似性的多源降雨预报融合方法，涉及降雨预报领域，其选择影响台风形成和发展的关键因子，并针对当前台风与每一场历史台风，获取每个台风路径点对应的多维向量，确保了台风特征的全面描述；通过构建历史台风数据集合，并基于该集合与各预报机构对应的一维向量，获取每一预报机构的综合校正系数，有效修正了各预报机构的系统误差；同时，利用综合校正系数计算最优权重系数与标准差，通过获取各预报机构最新的未来降雨量预报数值，并使用综合校正系数进行校正，得到各预报机构对应的预报校正值，结合各预报机构的最优权重系数、标准差与预报校正值，获得了预报融合数值及其对应的方差估算值，极大的提高了预测精度。

本发明授权一种基于台风相似性的多源降雨预报融合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于台风相似性的多源降雨预报融合方法，其特征在于，包括：选择影响台风形成和发展的关键因子，针对当前台风与每一场历史台风，获取台风路径中每个台风路径点对应的由关键因子形成的多维向量，并根据各台风路径点对应的多维向量，构建每场台风对应的台风因子时间序列；所述关键因子包括：台风风速、大气气压、台风移动速度、季节因子值以及台风路径点的中心经度与中心纬度；将当前台风与每一场历史台风进行一对一组合，针对每一个组合，利用其对应的台风因子时间序列，计算当前台风与相应历史台风之间的相似距离；选取相似距离小于预设阈值的历史台风，组成历史台风数据集合；所述针对每一个组合，利用其对应的台风因子时间序列，计算当前台风与相应历史台风之间的相似距离，具体包括：对第一序列与第二序列中的点即多维向量进行两两组合，并求取每一点对的多维欧式距离；所述第一序列表示组合中当前台风的台风因子时间序列；所述第二序列表示相应组合中历史台风对应的台风因子时间序列；基于所有点对的多维欧式距离构建距离矩阵；基于距离矩阵利用动态时间规整算法求取用于记录第一序列与第二序列之间累积距离的累积距离矩阵M；通过累积距离矩阵M中的最后一个元素计算第一序列与第二序列之间的相似距离；根据历史台风数据集合中各台风场次对应的实测降雨量构建一维向量，同时根据各台风场次对应多个预报机构的降雨量预报数值，分别为各预报机构构建对应的一维向量；通过历史台风数据集合与各预报机构对应的一维向量，获取每一预报机构对应的综合校正系数，具体包括：对于实测一维向量中的每一个元素，分别获取其与各预报机构对应一维向量中相应元素的比值，得到各预报机构对应的校正系数集合；所述实测一维向量表示历史台风数据集合对应的一维向量；分别对各预报机构对应的校正系数集合进行均值化处理，得到各预报机构对应的综合校正系数；通过历史台风数据集合与各预报机构对应的一维向量以及每一预报机构对应的综合校正系数构建动态贝叶斯优化模型，并基于动态贝叶斯优化模型获取各预报机构对应的最优权重系数与标准差；获取各预报机构最新的未来降雨量预报数值，并通过综合校正系数校正未来降雨量预报数值，得到各预报机构对应的预报校正值，通过各预报机构对应的最优权重系数、标准差与预报校正值获取预报融合数值及其对应的方差估算值。

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