买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京师范大学申请的专利一种基于时间序列向量自回归模型的台风灾害年度风险动态评估技术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：CN121118002B 。

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：202511652231.5，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于时间序列向量自回归模型的台风灾害年度风险动态评估技术是由张雪蕾;汪明;谢军;柴丹凌设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时间序列向量自回归模型的台风灾害年度风险动态评估技术在说明书摘要公布了：本发明涉及台风风险评估的技术领域，公开了基于时间序列向量自回归模型的台风灾害年度风险动态评估技术,包括使用EOFMVEOF方法确定影响台风灾害损失的主要致灾因子；使用VAR方法将历史台风路径的位置、风速强度和降水统一到四维时间序列向量上，通过估计时间序列模型的参数，模拟产生新的台风时间序列；利用全球海温数据与台风登陆频次之间的关系，建立支持向量机模型，对台风频次进行年度预测；利用台风模拟数据集评估主要致灾因子强度，通过构建的主要致灾因子与损失间的定量关系对台风致损进行年度预测。可为全球台风的管理、应急及减灾等提供技术支持，对减轻全球灾害损失和全球可持续发展具有重要意义。

本发明授权一种基于时间序列向量自回归模型的台风灾害年度风险动态评估技术在权利要求书中公布了：1.一种基于时间序列向量自回归模型的台风灾害年度风险动态评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取研究区相关的历史台风数据，所述数据包括气象数据、台风路径数据、历史台风灾害损失数据和海温数据； S2：台风路径模拟，包括：基于历史台风数据建立时间序列向量自回归模型即VAR模型，并形成历史台风路径VAR模型库； 根据历史台风起点的空间密度分布，随机生成台风起点的位置，同时根据历史台风起点的风速和降水，利用蒙特卡罗仿真方法，随机生成随机起点的风速和降水；根据历史台风路径停止风速分布，利用蒙特卡罗仿真方法，随机为每条台风路径生成停止风速； 利用VAR模型进行台风路径模拟，包括根据所述随机生成的台风起点所在位置，从历史台风路径VAR模型库中，随机在周围选取VAR模型进行模拟，当VAR模型模拟计算得到的随机向量中风速小于所述停止风速时，VAR停止模拟计算，由此形成未来台风随机路径，并得到随机台风路径数据库； S3：建立台风登陆频次预测模型，包括： 将历史海温数据和台风登陆频次进行空间相关性分析，根据相关性大小确定影响台风登陆频次的海温关键季节和关键区域；将该关键季节和关键区域的海温数据进行经验正交函数EOF分解，取前几个主分量作为台风登陆频次预测模型的自变量备选因子；根据自变量备选因子，使用逐步回归方法，通过修改显著性水平或者回归步数，筛选出用于预报台风登陆频次的因子，并建立支持向量机模型作为台风登陆频次预测模型； S4：构建主要致灾因子与台风损失之间的定量关系，建立台风损失预测模型：以及 S5，基于VAR模型、台风登陆频次预测模型以及台风损失预测模，进行台风灾害年度风险评估，所述台风灾害年度风险评估包括： 基于预测年前一年的秋季、冬季海温数据以及预测年当年春季和夏季的海温数据，利用台风登陆频次预测模型得到预测年的台风登陆的频次；从随机台风路径数据库中随机选取对应个数的过境台风路径，并得到各台风路径上的风速和降水分布，基于随机台风路径，计算各台风路径生成时研究区的备选气象因子的强度；计算预测年份整体备选气象因子强度，再与历史各年份备选气象因子数据结合，重新进行EOF或者MVEOF分解，得到所述预测年的主要致灾因子强度； 将预测年的主要致灾因子结合到台风损失预测模型中，得到预测的台风损失，并得到台风灾害年度风险。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京师范大学，其通讯地址为：100875 北京市海淀区新街口外大街19号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。