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龙图腾网获悉吉林建筑大学申请的专利一种露水凝结强度的预报方法、系统、设备及存储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：CN120217130B 。

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：202510275000.0，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种露水凝结强度的预报方法、系统、设备及存储介质是由张毅;吕子烨;徐莹莹设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种露水凝结强度的预报方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种露水凝结强度的预报方法、系统、设备及存储介质，涉及大气环境监测技术领域。所述方法包括：获取多日的露水强度和气象因子数据；计算所述气象因子数据的算术平均值，并根据所述露水强度和所述气象因子数据的算术平均值构建数据库；基于所述数据库构建训练数据集；利用所述训练数据集和改进的河马算法对预训练网络进行参数调整，得到混合模型，并利用所述混合模型对未来日的露水凝结强度进行预测；其中，所述预训练网络采用双向时间卷积网络和支持向量机的混合形式；所述混合模型为IHO‑BITCN‑SVM模型；所述改进的河马算法包括鬼策略、广义二次插值、随即交叉和顺序变异。本发明能够提高露水凝结强度的预测准确性。

本发明授权一种露水凝结强度的预报方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种露水凝结强度的预报方法，其特征在于，包括： 获取多日的露水强度和气象因子数据； 计算所述气象因子数据的算术平均值，并根据所述露水强度和所述气象因子数据的算术平均值构建数据库；所述数据库中包括多组检测数据；各组监测数据中均包括当日露水强度以及前一日气象因子数据的算术平均值； 基于所述数据库构建训练数据集； 利用所述训练数据集和改进的河马算法对预训练网络进行参数调整，得到混合模型，并利用所述混合模型对未来的露水凝结强度进行预测；其中，所述预训练网络采用双向时间卷积网络和支持向量机的混合形式；所述混合模型为IHO-BITCN-SVM模型；所述改进的河马算法包括鬼策略、广义二次插值、随即交叉和顺序变异； 所述混合模型的训练过程包括： 构建预训练网络； 基于所述改进的河马算法，将所述训练数据集输入所述预训练网络，以网络输出与训练标签之间的损失最小为目标进行训练，并将训练好的预训练网络确定为混合模型； 所述改进的河马算法，具体包括： 所述鬼策略具体为：利用公式1生成鬼位置，探索解空间中未被充分搜索的区域，增加种群的多样性；其中，Xnew是新候选解的位置，Xi是当前候选解的位置，XG是最优解的位置；公式1表示为： xi＝Xnew-Xi+XG1 所述广义二次插值具体为：利用公式2预测潜在的最优解位置；其中，xi、xj、xk是经过适应度排序后的三个点的位置，fi、fj、fk是对应的适应度值；公式2表示为： 所述随即交叉具体为：利用公式3随机选择种群中的多个个体，然后以设定方式组合基因来产生新的后代，跳出局部最优解；其中，hr1、hr2、hr3是随机选择的个体的位置；公式3表示为： 所述顺序变异具体为：利用公式4改变个体中基因的顺序来产生新的后代，避免算法过早收敛；其中，是第i个个体，是前一个个体；公式4表示为：

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