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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利数据密集型雨型智能识别及城市降雨情景数据集构建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：CN116910564B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202311093992.2，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权数据密集型雨型智能识别及城市降雨情景数据集构建方法是由杨子昕;李鸿雁设计研发完成，并于2023-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据密集型雨型智能识别及城市降雨情景数据集构建方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种数据密集型雨型智能识别及城市降雨情景数据集构建方法。构建方法的主要步骤为：1城市场次降雨样本数据集生成；2城市雨型智能分类与雨型数据集生成；3城市各雨量站标准雨型识别；4场次设计降雨过程推求；5城市降雨情景数据集生成。本发明所构建的城市降雨情景数据集既包括历史场次降雨也包括不同保证率的各雨型设计降雨，覆盖了城市可能降雨过程，可以为数字孪生城市防洪体系建设提供降雨情景。

本发明授权数据密集型雨型智能识别及城市降雨情景数据集构建方法在权利要求书中公布了：1.数据密集型雨型智能识别及城市降雨情景数据集构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，城市场次降雨样本数据集生成：基于城市雨量站自动监测数据进行降雨事件自动提取和人工审核，获得城市各雨量站场次降雨数据系列；用场次降雨数据生成雨量站二维降雨样本数据集，各雨量站形成城市三维降雨样本数据集； 步骤2，城市雨型智能识别与雨型数据集生成：基于城市各雨量站二维场次降雨样本集，采用自组织映射算法Self-OrganizingMap，SOM进行无监督智能分类，完成雨型划分，生成城市各雨量站雨型数据集； 步骤3，城市各雨量站标准雨型识别：统计各雨量站每种雨型的场次降雨历时、峰现历时、时段最大降雨量、时段平均降雨量、场次总降雨量，形成雨型统计特征样本集，进行频率分析获得不同保证率的雨型特征值，将50％保证率雨型特征值作为标准雨型特征值，进而识别标准雨型特征值的历史相似降雨过程作为标准雨型； 步骤4，场次设计降雨过程推求：基于标准雨型场次降雨过程，针对时段最大降雨量采用同倍比放大方法推求场次降雨过程，获得各雨量站不同保证率的场次降雨过程； 步骤5，城市降雨情景数据集生成：基于雨量站历史监测数据提取成的场次降雨监测数据和不同保证率的各类雨型降雨过程数据集共同组成了城市降雨情景数据集。

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