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龙图腾网获悉北京师范大学珠海校区申请的专利融合物理约束和路径突变识别的台风路径预测方法及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：CN120910486B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511445992.3，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权融合物理约束和路径突变识别的台风路径预测方法及系统是由张强;马胡双设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合物理约束和路径突变识别的台风路径预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了融合物理约束和路径突变识别的台风路径预测方法及系统，该方法包括：通过特征张量生成模块得到多维度的输入特征张量；通过多尺度建模模块进行时间建模得到深层特征张量，通过显著性引导模块进行显著性引导得到预测路径序列；通过弯折事件识别模块识别弯折角得到多个路径异常评分，通过对抗扰动分析模块引入多个预设扰动确定路径置信度，通过路径预测输出模块输出路径预测结果。根据本发明实施例的技术方案，能够对台风路径进行精细化建模，利用PINNs物理约束模块确保预测结果满足物理守恒原则，通过弯折事件识别增强路径突变检测能力，通过扰动分析实现了不确定性评估，输出更加准确、可信和具备物理一致性的台风路径预测结果。

本发明授权融合物理约束和路径突变识别的台风路径预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合物理约束和路径突变识别的台风路径预测方法，其特征在于，应用于台风路径预测系统，所述台风路径预测系统包括特征张量生成模块、多尺度建模模块、显著性引导模块、PINNs物理约束模块、弯折事件识别模块、对抗扰动分析模块和路径预测输出模块，所述PINNs物理约束模块用于辅助监督训练所述多尺度建模模块和所述显著性引导模块，所述方法包括： 将目标台风的台风信息输入所述特征张量生成模块得到多维度的输入特征张量； 将所述输入特征张量输入至所述多尺度建模模块进行时间建模得到深层特征张量，通过所述显著性引导模块对所述深层特征张量进行显著性引导得到预测路径序列，其中，所述预测路径序列包括多个预测时刻的预测位置； 基于所述预测路径序列，通过所述弯折事件识别模块识别弯折角得到多个路径异常评分，通过所述对抗扰动分析模块引入多个预设扰动确定路径置信度，通过所述路径预测输出模块输出路径预测结果，其中，所述路径预测结果包括所述预测路径序列的所述路径置信度和每个所述预测时刻的所述路径异常评分； 所述弯折事件识别模块包括3层全连接网络和softmax层，所述softmax层包括多个预设弯折事件，通过所述弯折事件识别模块识别弯折角得到多个路径异常评分，包括： 基于多个连续的所述预测位置确定多个连续的预测弯折角； 当连续的多个所述预测弯折角均大于预设角度值，将对应的所述预测位置所组成的路径确定为突变路径； 将所述突变路径依次经过3层所述全连接网络后输入所述softmax层确定弯折事件分类概率，将所述弯折事件分类概率归一化得到所述路径异常评分，将所述路径异常评分关联至所述突变路径的各个所述预测位置。

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