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龙图腾网获悉国网浙江省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种台风强度预测方法、系统、设备及介质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：CN119667824B 。

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：202510195563.9，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权一种台风强度预测方法、系统、设备及介质是由蔡钧宇;韩嘉佳;吴钢;汪自翔;姜文东;刘镕豪;赵峥;孙歆;丁宁;李沁园;韩睿;周林帆设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种台风强度预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明属于气象预测技术领域，公开了一种台风强度预测方法、系统、设备及介质，以解决台风强度预测准确性差的问题。本发明方法包括获取台风初始场数据，台风初始场数据包括至少两个在先时刻的ERA5再分析数据；获取伏羲气象大模型并向其输入台风初始场数据，以输出在后时刻的台风预测初始数据，台风预测初始数据包括台风中心位置和台风表征变量；基于已输出的台风表征变量计算其他表征变量，以得到通道维度数据；以台风中心位置为基准选取预设直径范围内的通道维度数据以得到空间维度数据；获取预设的时序参数，将空间维度数据按时间顺序排列以形成时间维度数据，并将时间维度数据输入获取的系统性偏差修正模型，以输出未来时刻的台风强度预测数据。

本发明授权一种台风强度预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种台风强度预测方法，其特征在于，包括步骤： S1、获取台风初始场数据，所述台风初始场数据包括至少两个在先时刻的ERA5再分析数据； S2、获取伏羲气象大模型并向其输入所述台风初始场数据，以输出在后时刻的台风预测初始数据，所述台风预测初始数据包括台风中心位置和台风表征变量，所述台风表征变量包括基础场变量、热力场变量、气压以及降水； S3、基于已输出的所述台风表征变量计算其他表征变量，所述其他表征变量包括诊断场变量和风速，将所述基础场变量、热力场变量、气压、降水、诊断场变量和风速统称为通道维度数据； S4、以所述台风中心位置为基准选取预设直径范围内的所述通道维度数据以得到空间维度数据； S5、获取预设的时序参数，将所述空间维度数据按时间顺序排列以形成时间维度数据，并将所述时间维度数据输入获取的系统性偏差修正模型，以输出未来时刻的修正后的台风强度预测数据； 所述系统性偏差修正模型采用3D卷积神经网络与长短时记忆网络的混合模型，步骤S5具体为：将对应时次所对应的所述空间维度数据输入所述3D卷积神经网络的输入层，以提取得到动力场特征、热力场特征和地面场特征； 获取所述3D卷积神经网络的输出层输出的路径预测数据和强度预测数据； 获取预设的损失函数并针对所述路径预测数据和所述强度预测数据分别进行修正，以得到未来24小时和或48小时和或72小时的台风强度预测数据。

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