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龙图腾网获悉北京林业大学;中国林业科学研究院森林生态环境与自然保护研究所(国家林业和草原局世界自然遗产保护研究中心)申请的专利一种基于神经网络的雷击林火数值模拟方法、系统、设备及介质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：CN120387377B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202510567077.5，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于神经网络的雷击林火数值模拟方法、系统、设备及介质是由张晓宇;陈正坤;刘晓东;舒立福;赵凤君;王明玉设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的雷击林火数值模拟方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明属于数值模拟技术领域，并公开了一种基于神经网络的雷击林火数值模拟方法、系统、设备及介质，包括：构建雷击林火基于观测物理量的数值模拟模型，构建全连接神经网络，所述全连接神经网络的输入为坐标点，输出为对应的坐标点的电场和磁场的矢量表示；所述坐标点空间坐标和时间坐标；在定义域内采样一组训练坐标点数据；将采样的坐标数据输入所述全连接神经网络进行分类预测，并根据目标损失函数进行训练，得到训练好的全连接神经网络；基于训练好的全连接神经网络预测定义域内任意坐标点处的电场和磁场的分布情况。本发明所述技术方案能够高效精确的实现数值模拟。

本发明授权一种基于神经网络的雷击林火数值模拟方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的雷击林火数值模拟方法，其特征在于，包括： 构建雷击林火基于观测物理量的数值模拟模型，所述数值模拟模型为基于周期边界条件、初始条件和物理量在定义域内构建的一阶偏微分方程形式的麦克斯韦方程； 构建全连接神经网络，所述全连接神经网络的输入为坐标点，输出为对应的坐标点的电场和磁场的矢量表示；所述坐标点空间坐标和时间坐标； 在定义域内采样一组训练坐标点数据； 将采样的坐标数据输入所述全连接神经网络进行分类预测，并根据目标损失函数进行训练，得到训练好的全连接神经网络； 基于训练好的全连接神经网络预测定义域内任意坐标点处的电场和磁场的分布情况； 所述数值模拟模型，具体为： ； 式中，为电场，为磁场，为电荷密度，为真空介电常数，为电流密度，为磁导率，为散度，为旋度，为时间坐标； 所述全连接神经网络的训练过程，具体包括： 基于准随机采样方法在定义域内采样一组训练坐标点数据，将训练坐标点数据输入全连接神经网络中，计算全连接神经网络输出对应的空间偏导数和时间偏导数，将空间偏导数和时间偏导数带入麦克斯韦方程，计算各分量的残差； 计算初始条件和周期边界条件的采样点与全连接神经网络输出之间的均方误差，基于计算的残差和均方误差构建目标损失函数； 基于梯度下降优化算法最小化目标损失函数，优化过程迭代调整网络参数，使残差趋近于零，完成全连接神经网络的训练。

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林业大学;中国林业科学研究院森林生态环境与自然保护研究所(国家林业和草原局世界自然遗产保护研究中心)，其通讯地址为：100083 北京市海淀区清华东路35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”。

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