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龙图腾网恭喜中国气象科学研究院申请的专利一种基于AI和多源融合数据对海气交界面动力交换系数进行估算和预测的方法、介质及程序产品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：CN119294104B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202411420122.6，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于AI和多源融合数据对海气交界面动力交换系数进行估算和预测的方法、介质及程序产品是由刘欣;徐洪雄;赵大军;王慧;刘璐设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI和多源融合数据对海气交界面动力交换系数进行估算和预测的方法、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI和多源融合数据对海气交界面动力交换系数进行估算和预测的方法、介质及程序产品，旨在提高海气相互作用的数值模拟、预报和科学研究等的准确性，包括：基于拉格朗日流体运动方程和地转流方程，综合考虑10米高度风速及其他多种气象与海洋变量，重构海气界面动力交换系数的计算公式；收集和预处理多源数据，构建多源融合数据集；采用深度学习算法构建AI模型，提取数据中的时空特征，估算Cd'；通过优化模型结构和参数，提升其泛化能力和预测精度；将预测结果应用于海气相互作用的数值模拟中，并基于新的观测数据定期更新模型。本发明具备高精度、动态更新和广泛适用性，适用于气象预报、海洋动力学研究等多个领域。

本发明授权一种基于AI和多源融合数据对海气交界面动力交换系数进行估算和预测的方法、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种基于AI和多源融合数据对海气交界面动力交换系数进行估算和预测的方法，其特征在于，所述方法在实施时至少包括如下步骤：SS1.重构海气界面动力交换系数的计算公式：基于拉格朗日流体运动方程和地转流方程，综合考虑多种气象与海洋变量因子，重构海气界面动力交换系数的计算公式： 其中，Cd'为海气界面动力交换系数，U10为大气10米高度风场，u10和v10分别为U10在X和Y方向上的分量，u和v分别为海表流速在X和Y方向上的分量，ug和vg分别为地转流在X和Y方向的分量，f为地球科氏力，K为海气界面处单位质量微团的水平动能且；SS2.多源数据的收集与预处理：收集并整理多源气象和海洋数据，至少包括海洋漂流浮标数据、卫星高度计遥感数据和大气再分析数据，之后对所收集的多源数据进行质量控制和预处理，通过异常值检测、缺失值处理、数据一致性检查、时空插值以及格式统一化处理，构建形成一多源融合数据集，并基于时间序列分层抽样的方式将多源融合数据集划分为相互独立的训练数据集和验证数据集；SS3.AI深度学习模型的构建与训练：基于步骤SS1中重构的Cd'计算公式，采用深度学习算法设计并构建一适用于多源融合数据的AI深度学习模型，其输入层用于接收多源融合数据中的相关气象和海洋因子，隐藏层负责提取时空特征并通过非线性映射建立气象和海洋变量因子与Cd'之间的关系，输出层用于生成Cd'的估算值，且模型基于步骤SS2中划分的训练数据集进行训练，并采用Adam优化器、均方根误差损失函数和或mini-batch梯度下降法更新模型参数，且在模型网络中加入Dropout层和L2正则化以防止过拟合；SS4.AI深度学习模型的评估与优化：基于步骤SS2中划分的验证数据集对训练好的AI深度学习模型进行性能评估，评估指标包括均方根误差、平均绝对误差和或相关系数，并采用K折交叉验证方法评估模型的泛化能力，之后根据评估结果，通过调整网络结构、优化超参数以及尝试不同的特征组合来优化模型性能，迭代优化直到模型性能达到预设阈值或性能不再显著提升；SS5.海气界面动力交换系数Cd'的估算和预测：基于步骤SS4优化后的AI深度学习模型，输入当前时刻t的气象和海洋变量数据，生成Cd'的当前时刻估算值，并结合以下公式计算下一时刻t+dt的海洋动能Kt+dt以及表层流速在X和Y方向上的分量ut+dt、vt+dt，其中dt为时间步长，代表每次迭代的时间间隔： 在计算出下一时刻t+dt的ut+dt和vt+dt后，将其作为海气相互作用数值模拟系统的输入并完成一轮海气耦合数值模拟的完整计算，从而得到t+dt时刻的新的气象和海洋变量，之后将这些更新后的气象和海洋变量作为输入数据传入步骤SS4优化后的AI深度学习模型中，通过AI深度学习模型估算下一时刻t+dt的海气界面动力交换系数Cd',t+dt，通过迭代实现对未来多个时间步长的海气界面动力交换系数Cd'的预测。

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