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龙图腾网获悉成都流体动力创新中心申请的专利云物理参数的预测方法、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：CN119202903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202411668165.6，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权云物理参数的预测方法、系统、设备及介质是由于馨凝;周琦浩;倪章松;王梓旭;孙旭东;郑丹;薛明;黄永杰设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本云物理参数的预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及结冰预测领域，具体涉及云物理参数的预测方法、系统、设备及介质，其包括：获取第一气象样本集，并输入至卷积神经网络进行迭代计算，卷积神经网络的输入端为T、RH、P、Q cloud、Q rain、IWC、W、Q ice、N ice和N rain；卷积神经网络的输出端为MVD的概率值；将中位体积直径的概率值属于设定的概率区间，且温度大于设定的温度阈值的气象样本组合形成第二气象样本集；将第二气象样本集再次输入至卷积神经网络进行更新迭代计算，最终获取对应的预测模型，预测模型的输出为：LWC、MVD。本发明提出了能够精准识别大、小液滴，并利用其特性进行LWC、MVD精准预测的方法。

本发明授权云物理参数的预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种云物理参数的预测方法，其特征在于，包括步骤： 训练模型，其包括步骤： S100，获取第一气象样本集，所述第一气象样本集包括：多个时刻下的气象样本组，所述气象样本组包括：温度、气压、相对湿度、云水质量混合比、雨水质量混合比、垂直速度、冰水质量混合比、冰水含量、雨滴数浓度、冰数浓度和第一液态水含量； S101，将所述第一气象样本集输入至卷积神经网络进行迭代计算，此时，所述卷积神经网络的输入端为：温度、气压、相对湿度、云水质量混合比、雨水质量混合比、垂直速度、冰水质量混合比、冰水含量、雨滴数浓度、冰数浓度和第一液态水含量；所述卷积神经网络的输出端包括：中位体积直径属于大液滴的概率值；其中，所述卷积神经网络中的激活函数采用归一化指数函数，所述归一化指数函数用于计算对应所述气象样本组下的所述概率值，所述卷积神经网络中的损失函数采用二进制交叉点函数，所述二进制交叉点函数用于计算当前所述概率值的收敛状态； S102，将所述概率值属于设定的概率区间，且所述温度大于设定的温度阈值的对应所述气象样本组合形成第二气象样本集； S103，将所述第二气象样本集再次输入至所述卷积神经网络进行更新迭代计算，最终获取得到对应的第一预测模型，所述第一预测模型的输出包括：第二液态水含量和中位体积直径；其中，所述卷积神经网络中的激活函数采用线性整流函数，所述线性整流函数用于计算所述第二液态水含量和所述中位体积直径，所述卷积神经网络中的损失函数采用均方误差函数，所述均方误差函数用于计算所述第二液态水含量和所述中位体积直径的收敛状态。

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