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龙图腾网获悉自然资源部第一海洋研究所申请的专利一种基于回归分析的激光云高仪系统误差补偿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：CN120871093B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511383606.2，技术领域涉及：G01S7/497；该发明授权一种基于回归分析的激光云高仪系统误差补偿方法是由刘永志;杨光;刘琳;方越设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于回归分析的激光云高仪系统误差补偿方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于回归分析的激光云高仪系统误差补偿方法，属于激光云高仪技术领域，本发明通过构建分层高度区间阶梯回归方程组将测量范围划分为四个高度区间并建立独立非线性回归方程，设计双层博弈优化框架实现全局误差最小化和局部拟合精度最大化的协同优化，执行历史数据预处理和数据集划分，实施双层博弈模型协同优化算法确定回归方程系数和神经网络参数，构建基于Transformer架构的自适应云高误差修正模型实现实时误差补偿，通过滑动时间窗口监测和自动重训练保持模型最优性能，解决了激光云高仪测量精度受大气环境参数和设备自身参数变化影响导致系统误差显著的技术问题。

本发明授权一种基于回归分析的激光云高仪系统误差补偿方法在权利要求书中公布了：1.一种基于回归分析的激光云高仪系统误差补偿方法，其特征在于，包括：采集激光束发射功率数据、激光回波信号强度数据、大气温度数据、大气湿度数据、大气压力数据，并通过参考激光云高仪同步获取标准云底高度测量值作为回归分析的因变量基准数据；构建分层高度区间阶梯回归方程组，将云底高度测量范围按照不同高度区间进行划分，每个高度区间建立独立的非线性回归方程，具体如下： ； 式中，为第个高度区间的云底高度预测值，为激光束发射功率数据，为激光回波信号强度数据，为大气温度数据，为大气湿度数据，为大气压力数据，为标准大气压力，为第个高度区间的回归系数，为自适应云高误差修正模型输出项，为随机误差项； 接下来，建立双层博弈优化框架，构建以最小化云底高度测量均方根误差为目标函数的上层优化模型和以最大化各高度区间回归方程拟合优度为目标函数的下层优化模型；实施双层博弈模型协同优化算法，确定各高度区间非线性回归方程的激光参数线性系数、大气参数非线性系数，同时优化自适应云高误差修正模型的网络连接权重参数和偏置参数； 构建实时云底高度误差补偿算法，根据当前测量获取的数据，通过高度区间判别函数确定所属的高度区间类别，调用对应高度区间的非线性回归方程计算初步云底高度预测值，再通过自适应云高误差修正模型计算误差补偿量，输出最终的云底高度测量结果； 其中，上层优化模型目标函数具体表示如下： ； 式中，为上层优化模型目标函数值，为总测量样本数，为第次测量的云底高度测量值，为第次测量的标准云底高度基准值，为L2正则化惩罚参数，为模型复杂度控制参数，为上下层耦合权重系数，为赤池信息准则值，为上下层耦合约束项，计算公式为，其中和分别为上下层模型在第个高度区间的局部目标函数值； 下层优化模型目标函数具体表示如下： ； 式中，为下层优化模型目标函数值，为第个高度区间的训练样本数，为第个高度区间第个样本的预测值，为第个高度区间第个样本的观测值，为下层优化权重参数，为第个高度区间的决定系数，为第个高度区间的交叉验证误差，为约束条件违反程度，计算公式为，其中为决定系数最小阈值； 自适应云高误差修正模型采用Transformer编码器架构，将多维环境参数映射为误差补偿值，通过自注意力机制挖掘参数间非线性关联，实现智能化误差修正，模型输出直接作为回归方程的补偿项，动态调整预测结果以适应复杂环境变化。

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