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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种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：CN121028254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511545853.8，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权一种气旋强度预测方法及装置是由杭仁龙;徐梓浩;刘青山设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种气旋强度预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种气旋强度预测方法及装置，方法包括：获取历史一段时间的物理因子数据、卫星云图数据和气旋强度数据；对物理因子数据、卫星云图数据和气旋强度数据进行预处理得到物理因子图像、卫星影像图像、历史气旋强度；将物理因子图像、卫星影像图像、历史气旋强度输入热带气旋强度预测模型，得到24小时气旋强度预测结果；其中，所述热带气旋强度预测模型包括分层融合子网络、深度卷积神经网络、先验知识模块和不确定性估计模块。融合不确定性估计与长期先验，提高了气旋强度变化趋势的预测能力和强度预测的准确度。

本发明授权一种气旋强度预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种气旋强度预测方法，其特征在于，包括： 获取历史一段时间的物理因子数据、卫星云图数据和气旋强度数据； 对物理因子数据、卫星云图数据和气旋强度数据进行预处理得到物理因子图像、卫星影像图像、历史气旋强度； 将物理因子图像、卫星影像图像、历史气旋强度输入热带气旋强度预测模型，得到24小时气旋强度预测结果； 其中，所述热带气旋强度预测模型包括分层融合子网络、深度卷积神经网络、先验知识模块和不确定性估计模块，训练方法包括：获取带标签的多年份的物理因子数据、卫星云图数据和气旋强度数据；对物理因子数据、卫星云图数据和气旋强度数据进行预处理构建得到训练数据集；利用训练数据集对热带气旋强度预测模型进行训练优化得到训练好的热带气旋强度预测模型； 所述热带气旋强度预测模型的数据处理过程包括：利用分层融合子网络对物理因子图像进行特征提取得到物理因子中间特征；利用深度卷积神经网络对卫星影像图像进行特征提取得到卫星影像中间特征；利用先验知识模块对历史气旋强度进行特征提取得到历史气旋强度中间特征；将物理因子中间特征、卫星影像中间特征、历史气旋强度中间特征展平后进行级联并通过全连接层得到气旋强度预测结果的平均值和方差；将卫星影像中间特征和历史气旋强度中间特征输入不确定性估计模块得到卫星影像重构特征、历史气旋强度重构特征； 其中，不确定性估计模块的数据处理过程包括：分别通过第一多层感知机对卫星影像中间特征、历史气旋强度中间特征进行映射得到卫星影像映射特征、历史气旋强度映射特征；对卫星影像映射特征、历史气旋强度映射特征进行交叉注意力机制操作得到影像特征、历史特征；分别对影像特征、历史特征进行自注意力机制操作得到第一均值和第一方差，第二均值和第二方差；根据第一均值和第一方差进行采样得到第一隐变量；根据第二均值和第二方差进行采样得到第二隐变量；分别通过第二多层感知机对第一隐变量、第二隐变量解码重构得到卫星影像重构特征、历史气旋强度重构特征。

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