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龙图腾网获悉上海人工智能创新中心申请的专利一种基于气象大模型的热带气旋强度预测方法及装置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：CN119357909B 。

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：202411212855.0，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于气象大模型的热带气旋强度预测方法及装置是由白磊;王歆宇;陈康;刘磊;韩滔;李斌设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于气象大模型的热带气旋强度预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于气象大模型的热带气旋强度预测方法及装置，方法包括以下阶段：第一阶段：以卫星图像和再分析大气场数据作为条件，通过编码器将热带气旋强度信息映射到离散向量隐空间，将映射结果与可学习的离散码本的所有向量进行比较，取最接近的向量通过解码器还原回原本的热带气旋强度信息，并对编码器、离散码本和解码器进行迭代训练；第二阶段：将历史气象数据输入训练好的编码器和离散码本中，转化为离散隐变量，并进行自回归迭代，得到预报隐变量，并以风乌预报场数据作为物理约束，通过解码器还原回热带气旋强度信息，得到热带气旋强度预测结果。与现有技术相比，本发明具有可实现长期预报，并保存较好的性能，降低计算成本等优点。

本发明授权一种基于气象大模型的热带气旋强度预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于气象大模型的热带气旋强度预测方法，其特征在于，包括以下阶段： 第一阶段：预先获取待测区域的卫星图像、再分析大气场数据和热带气旋强度信息，以卫星图像和再分析大气场数据作为条件，通过编码器将热带气旋强度信息映射到离散向量隐空间，将映射结果与可学习的离散码本的所有向量进行比较，取最接近的向量通过解码器还原回原本的热带气旋强度信息，并对编码器、离散码本和解码器进行迭代训练； 第二阶段：获取待测区域的历史气象数据和风乌预报场数据，将历史气象数据输入训练好的编码器和离散码本中，转化为离散隐变量，并进行自回归迭代，得到预报隐变量，并以风乌预报场数据作为物理约束，通过训练好的解码器还原回热带气旋强度信息，得到热带气旋强度预测结果； 第一阶段中，所述编码器利用卷积神经网络对卫星图像和再分析大气场数据进行下采样，输出不同尺度的特征图，再采用自上而下的特征融合机制，利用线性插值从深层的特征图逐步上采样，并且和之前下采样过程中输出的同尺度浅层特征图融合，最终得到多尺度特征，将各个尺度的特征图分解为图块，再按照特征维度铺平，得到空间特征基本单元；利用线性层映射将热带气旋强度信息表征为强度信息基本单元； 将强度信息基本单元作为查询矩阵，将空间特征基本单元作为键矩阵和值矩阵，进行交叉注意力计算，得到隐空间特征，然后与可学习离散码本中的向量匹配，取最接近的向量得到量化后的特征向量，输入解码器中还原回原本的热带气旋强度； 所述解码器以量化后的特征向量作为查询矩阵，将再分析大气场数据通过编码器进行的下采样和特征融合机制操作，得到空间特征基本单元，作为键矩阵和值矩阵，进行交叉注意力计算，最后采用前馈神经网络映射回原本的强度信息值。

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