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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利一种提高短临降水预报精度的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：CN114462578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210123815.3，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权一种提高短临降水预报精度的方法是由刘琦;杨志云;肖博;甘季翔;李阳设计研发完成，并于2022-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种提高短临降水预报精度的方法在说明书摘要公布了：本公开属于短临降水预报领域，具体涉及一种提高短临降水预报精度的方法，包括以下方法：采集用于进行天气临近预报的连续雷达回波图像，雷达回波图像转化为张量；张量通过四层MFI‑LSTM网络进行叠加处理，得到当前时刻网络输出张量；将当前时刻网络输出张量进行转化为对应的雷达回波图；从新获取的雷达回波图进行采集短临降水预报信息；MFI‑LSTM网络由多尺度特征交互模块、卷积LSTM门控机制和记忆特征交互模块三部分构成。本发明在LSTM模型的基础上，加入了多尺度特征交互模块和记忆特征交互模块两个全新的结构，增强了输入数据、隐藏状态和记忆单元三者特征信息的交互，能够防止原先LSTM在雷达回波外推任务中因预测错误累积导致最终雷达回波强度预测不准确的问题。

本发明授权一种提高短临降水预报精度的方法在权利要求书中公布了：1.一种提高短临降水预报精度的方法，其特征在于，包括以下方法：采集用于进行天气临近预报的连续雷达回波图像，雷达回波图像转化为张量；张量通过四层MFI-LSTM网络进行叠加处理，得到当前时刻网络输出张量；将当前时刻网络输出张量进行转化为对应的雷达回波图；从新获取的雷达回波图进行采集短临降水预报信息；所述MFI-LSTM网络由多尺度特征交互模块、卷积LSTM门控机制和记忆特征交互模块三部分构成；多尺度特征交互模块通过膨胀系数分别为1、2和5的三个3×3空洞卷积对输入张量，进行多尺度特征提取，然后将提取的三个不同尺度的特征沿通道进行拼接，再经过1×1大小的卷积降低通道数，即得到多尺度特征融合的输入张量，将该张量经Sigmoid激活函数运算后乘以2，与来自前一时刻同一层的隐藏状态作哈达玛积，得到多尺度特征交互后的输入张量；将经Sigmoid激活函数运算后乘以2，与先前得到的多尺度特征融合的输入张量作哈达玛积，得到多尺度特征交互后的隐藏状态；记忆特征交互模块经卷积LSTM门控机制运算得到的与，两者首先沿通道进行拼接，再将与拼接后的张量再次沿通道拼接得到拼接结果；按通道进行切分，得到、和； 经Sigmoid函数运算后的结果Sigmoid（），Sigmoid（）首先与经tanh激活函数运算后的结果tanh（）作哈达玛积得到Sigmoid（）⨀tanh（），再用与尺寸大小相同，元素全部为1的张量减去经Sigmoid函数运算后的结果得到1-Sigmoid（）；再将其与Sigmoid（）⨀tanh（）相加可得到记忆特征交互后的记忆单元；经Sigmoid函数运算后的结果Sigmoid（）与作哈达玛积，可得到记忆特征交互后的隐藏状态。

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