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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于TimeUnet和物候学知识的短临降水预报方法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：CN119066524B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411565389.4，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于TimeUnet和物候学知识的短临降水预报方法是由智协飞;吕阳设计研发完成，并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于TimeUnet和物候学知识的短临降水预报方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于TimeUnet和物候学知识的短临降水预报方法，包括以下步骤：（1）采集气象要素观测资料和鸟声异常信息样本，并对数据进行预处理；（2）对预处理后的气象要素观测资料和鸟声异常信息样本进行特征提取，构建特征数据集；（3）搭建融合了TimesNet和Unet的深度学习模型TimeUnet并设计定制化损失函数；（4）对TimeUnet模型进行训练，调整模型中的超参数以得到最优的模型；（5）基于实时的气象要素观测资料和鸟声异常信息样本生成短临降水预报产品；本发明有效提高了暴雨的预报技巧。

本发明授权一种基于TimeUnet和物候学知识的短临降水预报方法在权利要求书中公布了：1.一种基于TimeUnet和物候学知识的短临降水预报方法，包括以下步骤：（1）采集气象要素观测资料和鸟声异常信息样本，并对数据进行预处理；（2）对预处理后的气象要素观测资料和鸟声异常信息样本进行特征提取，构建特征数据集；（3）搭建融合了TimesNet和Unet的深度学习模型TimeUnet并设计定制化损失函数；TimeUnet网络包括MFCM-Unet和TimesNet两个模块：（31）将步骤（2）得到的气象要素特征图输入MFCM-Unet网络中进行提取不同空间尺度的气象信息；MFCM-Unet网络包括编码器、基于多特征的通道注意力机制和解码器；其中，编码器用于提取不同空间尺度的特征；基于多特征的通道注意力机制用于给重要的预报特征赋予更高的权重以突出重要信息；解码器用于重建和生成最后的预报；同时，将步骤（2）得到的鸟声特征图谱TimesNet捕获不同时间尺度的鸟声异常信息；包括：信号读取、分解信号并构造二维信号场、信号重构;（32）设计定制化损失函数，公式如下： ；其中，、、、分别表示小雨、中雨、大雨、暴雨的均方根误差，、、、分别表示、、、的权重；权重的计算公式如下： ；其中，表示第i种降水的权重，表示第i种降水的样本数量；（4）对TimeUnet模型进行训练，调整模型中的超参数以得到最优的模型；（5）基于实时的气象要素观测资料和鸟声异常信息样本生成短临降水预报产品。

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