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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于机器学习和BMA模型的台风降雨预测方法和系统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：CN120559754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510182134.8，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权基于机器学习和BMA模型的台风降雨预测方法和系统是由张靖文;陈奕帆;王天姿;林凯荣设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习和BMA模型的台风降雨预测方法和系统在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了基于机器学习和BMA模型的台风降雨预测方法和系统，属于极端天气事件预测技术领域。本发明能够获取特征信息；特征信息包括台风特征、网格空间属性和气象特征；根据特征信息，获取机器学习模型；机器学习模型包括RF模型、SVM模型、KNN模型和XGBoost模型；根据机器学习模型，获取BMA模型；根据BMA模型，得到台风降雨预测数据。本发明能够提升台风降雨预测的准确性和解释力。

本发明授权基于机器学习和BMA模型的台风降雨预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习和BMA模型的台风降雨预测方法，其特征在于，所述基于机器学习和BMA模型的台风降雨预测方法，包括以下步骤： 获取特征信息；所述特征信息包括台风特征、网格空间属性和气象特征； 根据所述特征信息，获取机器学习模型；所述机器学习模型包括RF模型、SVM模型、KNN模型和XGBoost模型； 根据所述机器学习模型，获取BMA模型； 根据所述BMA模型，得到台风降雨预测数据； 所述获取特征信息，包括以下步骤： 获取台风中心数据； 根据所述台风中心数据，通过网格数据提取方法构建缓冲区； 根据所述缓冲区，得到特征信息；所述特征信息包括台风特征、网格空间属性和气象特征； 所述台风特征包括台风中心的经度、台风中心的纬度、最大持续风速、加权台风风速、台风中心气压、加权台风中心气压、台风中心的移动速度、加权台风移动速度、台风中心的移动方向；所述加权台风风速、所述加权台风中心气压、所述加权台风移动速度为所述台风特征中的动态加权台风特征；所述最大持续风速、所述台风中心气压、所述台风中心的移动速度为所述台风特征中的台风中心的原始台风特征； 所述网格空间属性包括每个网格的网格纬度、网格经度、高程信息、网格距台风中心的距离、网格相对于台风中心的方位； 所述气象特征包括每个网格的降雨量、温度、相对湿度、风速、风向； 所述降雨量的滞后时间通过自相关系数进行选取； 各网格中的所述动态加权台风特征的计算所使用的公式包括： ； ； 其中，为自然数：为第个网格距台风中心的距离；r为所述缓冲区的半径；为第个网格的动态权重；表示所述原始台风特征；是第个网格的所述动态加权台风特征。

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