买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉湖北天宏检测科技集团有限公司申请的专利一种基于机器学习的风场降尺度模拟预测系统及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：CN119808541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202411850098.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于机器学习的风场降尺度模拟预测系统及方法是由王敏;谢超;唐明来;夏欣欣;叶博;江平;乐辉;柳小龙设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的风场降尺度模拟预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器学习的风场降尺度模拟预测系统及方法，其中，系统包括：第一预报数据获取子系统，用于获取低分辨率模式风场网格预报数据；实况数据获取子系统，用于获取实况数据；降尺度模型构建子系统，用于基于机器学习技术，构建降尺度模型；第二预报数据获取子系统，用于基于降尺度模型、根据低分辨率模式风场网格预报数据和实况数据进行降尺度订正，输出高分辨率模式风场网格预报数据。本发明的一种基于机器学习的风场降尺度模拟预测系统及方法，通过结合逐小时5公里分辨率的WRF模式输出优化调整WRF模式中的物理参数，历史数据和实时监测数据被用于动态调整WRF模式的参数，精细化预测风场，计算量也更小。

本发明授权一种基于机器学习的风场降尺度模拟预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的风场降尺度模拟预测系统，其特征在于，包括： 第一预报数据获取子系统，用于获取5km*5km模式风场网格预报数据； 实况数据获取子系统，用于获取实况数据； 降尺度模型构建子系统，用于基于机器学习技术，构建降尺度模型； 第二预报数据获取子系统，用于基于降尺度模型、根据5km*5km模式风场网格预报数据和实况数据进行降尺度订正，输出1km*1km模式风场网格预报数据； 降尺度模型构建子系统基于机器学习技术，构建降尺度模型，包括： 基于梯度提升决策树，构建降尺度模型； 其中，降尺度模型的输入为从WRF模型输出中提取的风场特征，通过风场特征，GBDT模型学习低分辨率模式输出与高分辨率风场观测数据之间的映射关系，模型预测的基本形式为： 其中，是最终的模型预测输出，是决策树的总数，是第棵决策树，是棵决策树的学习率，是输入的风场特征； 其中，GBDT模型通过最小化损失函数来学习模型，损失函数为： 其中，是第个数据样本的实际观测风速，是第个数据样本的模型预测的风速，是数据样本的数量，是第个数据样本的风场特征； GBDT模型通过使用负梯度来拟合新的决策树，第轮负梯度计算公式如下： 拟合新的决策树后，根据更新公式更新整体模型，所述更新公式具体为： 其中，是第轮模型预测风速，是第轮的前一轮轮模型预测风速； 当达到预设的树数量或者负梯度收敛时，GBDT模型完成学习，获得最终的降尺度模型。

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湖北天宏检测科技集团有限公司，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区东湖东路3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”。