恭喜杭州电子科技大学陈聪获国家专利权
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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种基于降雨事件约束和混合机器学习策略的降雨量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：CN119937063B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510425163.2，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权一种基于降雨事件约束和混合机器学习策略的降雨量预测方法是由陈聪;苏明坤;杜俊瑶;潘凌飒;尚俊娜;乔磊;吴政涛设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于降雨事件约束和混合机器学习策略的降雨量预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于降雨事件约束和混合机器学习策略的降雨量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、提取历史的有效观测值，并计算得到参考大气水汽含量；步骤2、构建并训练基于LSTM机器学习方法的降雨事件预测模型；步骤3、构建并训练基于SVR和GMDH的融合机器学习方法进行降雨量预测模型，并采用HS算法优化模型参数及其组合权重；步骤4、将步骤2中预测得到的降雨时间预测结果与步骤3预测得到降雨量结果相乘，获得最终的有效降雨量结果。该方法克服了传统降雨事件预测算法因忽略时间相关性导致预测成功率低、错误率高等问题。
本发明授权一种基于降雨事件约束和混合机器学习策略的降雨量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于降雨事件约束和混合机器学习策略的降雨量预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、提取历史的有效观测值以及GPS数据文件，所述有效观测值包括温度、气压和对应的时间序列，GPS数据文件包括观测文件，导航文件，时钟文件和精密星历文件，根据有效观测值以及GPS数据文件计算得到大气水汽含量； 步骤2、构建并训练基于LSTM机器学习方法的降雨事件预测模型，预测时将大气水汽含量与当前时刻大气水汽含量之间的差值作为输入特征之一，再加上前一个小时的温度与降雨量参与预测当前时刻的降雨概率； 步骤3、构建并训练基于SVR和GMDH的融合机器学习方法进行降雨量预测模型，并采用HS算法优化模型参数及其组合权重，预测时输入的数据包括前一个小时的温度和年积日以及前两个小时大气水汽含量和降雨量； 步骤4、将步骤2中预测得到的降雨时间预测结果与步骤3预测得到降雨量结果相乘，获得最终的有效降雨量结果。
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