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龙图腾网恭喜中国人民解放军61540部队申请的专利一种气象海洋环境的异常预测方法和装置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：CN119312252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411447473.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种气象海洋环境的异常预测方法和装置是由顾春利;孙敬哲;安豪;黄莹莹;宋堃;郭兵设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种气象海洋环境的异常预测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种气象海洋环境的异常预测方法和装置，所述方法包括：获取得到多源气象海洋数据集；所述多源气象海洋数据集，包括对同一地点的多个气象参数的采集数据序列；对所述多源气象海洋数据集进行预处理，得到预处理数据集；对所述预处理数据集和判别模型集合进行辨识处理，得到应用判别模型；利用所述应用判别模型对所述预处理数据集进行异常预测处理，得到异常气象概率值。本发明通过采用辨识处理，对所获取的各类多源数据信息进行有效融合，实现了对海洋异常天气的准确高效的提前预测，为各类海上作业行动提供了决策依据。

本发明授权一种气象海洋环境的异常预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种气象海洋环境的异常预测方法，其特征在于，包括：S1，获取得到多源气象海洋数据集；所述多源气象海洋数据集，包括对同一地点的多个气象参数的采集数据序列；S2，对所述多源气象海洋数据集进行预处理，得到预处理数据集；S3，对所述预处理数据集和判别模型集合进行辨识处理，得到应用判别模型；S4，利用所述应用判别模型对所述预处理数据集进行异常预测处理，得到异常气象概率值；所述判别模型集合，包括第一判别模型和第二判别模型；所述第一判别模型，包括：获取得到数据矩阵A；对所述数据矩阵A进行奇异值分解，得到正交矩阵U、对角矩阵P和正交矩阵V；所述奇异值分解，包括：A＝UPV；对所述数据矩阵的每个行向量，以所述行向量对应的数据采集信息为自变量，以所述行向量的数据为因变量，进行自回归-滑动平均建模，分别得到所述每个行向量的回归模型；利用每个行向量的回归模型，对所述正交矩阵U的行序号相同的行向量的均值进行计算处理，得到每个行向量的权重值；对所有行向量的权重值进行组合，得到权重向量；所述权重向量包括m个数据；对数据矩阵A的每个元素，分别进行熵归一化处理，得到熵矩阵B；对数据矩阵和熵矩阵进行关联计算，得到特征向量；所述关联计算，其计算表达式为： 其中，bij为熵矩阵B的第i行、第j列的元素，aij为数据矩阵A的第i行、第j列的元素，数据矩阵A的维度为m×n，ci为特征向量的第i个元素；利用权重向量对所述特征向量进行加权求和处理，得到异常气象概率值；所述对所述预处理数据集和判别模型集合进行辨识处理，得到应用判别模型，包括：将所述预处理数据集表示为数据矩阵A；所述数据矩阵A的行向量，为对同一地点的一个气象参数的采集数据序列；对所述数据矩阵A进行奇异值分解，得到正交矩阵U、对角矩阵P和正交矩阵V；所述奇异值分解，包括：A＝UPV；计算得到所述对角矩阵P的所有对角线元素的均值e1和方差e2；计算得到均值e1和方差e2的商值e1e2；判断所述商值，是否大于预设的判别门限f，得到第一判别结果；若所述第一判别结果为大于，确定应用判别模型为第一判别模型；若所述第一判别结果为不大于，确定应用判别模型为第二判别模型。

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