云海智创(江苏)科技有限公司梁逸爽获国家专利权
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龙图腾网获悉云海智创(江苏)科技有限公司申请的专利一种基于机器学习与数值预报相结合的海洋环境预报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：CN120524339B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202511020533.0，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于机器学习与数值预报相结合的海洋环境预报方法是由梁逸爽;许立兵;王雄;刘鹏;葛志成;张子亭设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于机器学习与数值预报相结合的海洋环境预报方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习与数值预报相结合的海洋环境预报方法，具体涉及海洋环境预报领域，包括基于实时观测数据提取边缘区域特征，并经双损失函数构建预报场，并通过时空解耦提取极端事件特征，进而输出目标海域的预报结果。一种基于机器学习与数值预报相结合的海洋环境预报方法通过在隐藏层嵌入涡度守恒方程残差计算，缓解了边缘海域数据稀疏时因协方差矩阵估计偏差导致的初始场优化失效问题；通过实现对极端海洋事件特征的针对性提取，减少了对极端事件样本数量的依赖；通过残差修正网络的物理硬约束层技术，结合海面高度、流速场约束残差特征图，修正了数据稀疏区域的初始场误差，缓解了边缘海域预报误差偏大问题。
本发明授权一种基于机器学习与数值预报相结合的海洋环境预报方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习与数值预报相结合的海洋环境预报方法，其特征在于，包括： S1：基于实时观测获取的目标海域对应的第一观测数据，通过生成对抗网络对目标海域对应边缘区域提取第一观测特征； S2：基于所述第一观测特征，通过图神经网络分析目标海域的空间自相关性，生成第一预报因子； S3：将所述第一预报因子通过双损失函数生成第一预报场； S4：基于所述第一预报场，执行特征预报操作，所述特征预报操作包括通过时空解耦提取极端海洋事件对应的第二观测特征、及生成第二预报场； S5：融合所述第二观测特征与所述第二预报场，通过残差修正网络生成第二预报因子； S6：基于所述第二预报因子，通过贝叶斯递归网络输出目标海域对应的预报结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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