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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于LSTM网络的北斗导航系统短时降雨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：CN120045849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510528030.8，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于LSTM网络的北斗导航系统短时降雨预测方法是由汪锦安;苏明坤;党小宇;乔磊;仇兆炀;尚俊娜;杜俊瑶;陈聪设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LSTM网络的北斗导航系统短时降雨预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LSTM网络的北斗导航系统短时降雨预测方法，包括如下步骤：首先，将大气可降雨量数据按雨季和非雨季进行季节性划分；构建并训练一个LSTM网络预测模型；获取观测点实时的大气可降雨量数据，并输入至预训练的LSTM网络预测模型中从而输出该站点一小时后的降雨概率预测值；将若干单个站点的降雨概率预测值根据空间信息转化为图结构，并将图结构转化为邻接矩阵，将邻接矩阵重新输入至预训练的LSTM网络预测模型中，得到以图形式呈现的网络化预测结果；利用多线性拟合算法从网络化预测结果中提取任意位置的预测值；采用距离加权策略对任意位置的预测值进行加权处理，得到最终预测结果并输出。

本发明授权基于LSTM网络的北斗导航系统短时降雨预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM网络的北斗导航系统短时降雨预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、以一小时为间隔获取监测站的历史大气可降雨量数据，并通过季节性自回归积分滑动平均模型进行处理，从而将大气可降雨量数据按雨季和非雨季进行季节性划分； 步骤2、构建一个LSTM网络预测模型，并将步骤1中得到的雨季的大气可降雨量数据和非雨季的大气可降雨量数据分别作为输入训练LSTM网络预测模型； 步骤3、获取监测站实时的大气可降雨量数据，并输入至预训练的LSTM网络预测模型中从而输出该监测站一小时后的降雨概率预测值； 步骤4、将若干单个监测站的降雨概率预测值根据空间信息转化为图结构，并将图结构转化为邻接矩阵，将邻接矩阵重新输入至预训练的LSTM网络预测模型中，得到以图形式呈现的网络化预测结果； 步骤5、利用多线性拟合算法从网络化预测结果中提取任意位置的预测值； 步骤6、采用距离加权策略对任意位置的预测值进行加权处理，得到最终预测结果并输出。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街道2号大街1158号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。