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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于多模态RNN的短临降水预测方法、装置及设备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：CN116227349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310184465.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于多模态RNN的短临降水预测方法、装置及设备是由张浩;马志峰;刘劼设计研发完成，并于2023-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态RNN的短临降水预测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：一种基于多模态RNN的短临降水预测方法，涉及短临降水预测技术领域，解决的技术问题为“提供一种准确率高的短临降水预测方法”，方法包括：获取雷达图和气象要素图；采用所述雷达图和气象要素图训练多模态模型；采用训练后的多模态预测模型进行降水预测；其中，所述多模态预测模型包括雷达模块和气象要素模块，所述多模态预测模型根据雷达预测图获得短临降水预测结果；该方法以雷达信息为主，以气象要素信息为辅进行降水预测，将两种模态进行融合，提高了短临降水预测的准确率。

本发明授权一种基于多模态RNN的短临降水预测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态RNN的短临降水预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取雷达图和气象要素图； 采用所述雷达图和气象要素图训练多模态RNN模型； 采用训练后的多模态RNN模型进行降水预测； 其中，所述多模态RNN模型包括雷达模块和气象要素模块，所述多模态RNN模型根据预测雷达图获得短临降水预测结果； 所述气象要素模块和雷达模块均为多尺度RNN模型，包括三个编码器和三个解码器，所述编码器采用池化操作，所述解码器采用上采样操作； 所述气象要素依次经过第一编码器、第二编码器、第三编码器、第一解码器、第二解码器和第三解码器，所述第一编码器的气象要素流还流向第三解码器，所述第二编码器的气象要素流还流向第二解码器；所述第三解码器输出预测气象要素图； 雷达流依次经过第四编码器、第五编码器、第六编码器、第四解码器、第五解码器和第六解码器，所述第四编码器的雷达流还流向第六解码器，所述第五编码器的雷达流还流向第五解码器； 所述第一解码器的气象要素流还流向所述第四解码器，所述第二解码器的气象要素流还流向所述第五解码器，所述第三解码器的气象要素流还流向所述第六解码器；所述第六解码器输出预测雷达图； 所述雷达模块中还包括模态融合单元，用于采用注意力机制对气象要素特征和雷达特征进行融合； 模态融合单元计算公式如下： 其中，R为雷达特征，E为气象要素特征，K为模态融合单元的键，V为模态融合单元的值，Q为模态融合单元的查询变量，S为相似度评分矩阵，A为注意力矩阵，，，分别为K、Q、V的参数，F为模态融合后得到的结果，EDi表示气象要素模块中的解码器，REi和RDi分别表示雷达模块中的编码器和解码器，其中i=0,1,2。

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