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龙图腾网恭喜长江三峡通航管理局;交通运输部水运科学研究所申请的专利一种气象数据对船闸影响度的预测方法及系统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：CN117952431B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202311632552.X，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种气象数据对船闸影响度的预测方法及系统是由江涛;安小刚;杨全林;周引平;王立彦;王忠民;易琛;侯国佼;王红亚;孟兵;王俊文;蔡金易设计研发完成，并于2023-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种气象数据对船闸影响度的预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种气象数据对船闸影响度的预测方法及系统，该方法包括：获取所述气象数据的训练样本，其中，所述训练样本包括所述气象数据的种类及种类数，及对每种所述气象数据进行取值，生成气象数据取值；获取船闸影响度真实值，并设置影响度预测模型，将所述训练样本输入到所述影响度预测模型，进行训练，并通过损失函数对所述影响度预测模型生成的船闸影响度预测值和所述船闸影响度真实值进行对比，不断迭代，直到达到迭代次数，完成对所述影响度预测模型的训练；获取实时气象数据，输入到训练好的所述影响度预测模型中，以完成气象数据对船闸影响度的预测。

本发明授权一种气象数据对船闸影响度的预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种气象数据对船闸影响度的预测方法，其特征在于，包括：获取所述气象数据的训练样本，其中，所述训练样本包括所述气象数据的种类及种类数，及对每种所述气象数据进行取值，生成气象数据取值；所述气象数据的种类包括：刮风、下雨、冰雹、下雪；对所述气象数据取值包括：每种所述气象数据的种类的取值范围为1到10，其中严重程度越高，所述气象数据取值越大；获取船闸影响度真实值，并设置影响度预测模型，将所述训练样本输入到所述影响度预测模型，进行训练，并通过损失函数对所述影响度预测模型生成的船闸影响度预测值和所述船闸影响度真实值进行对比，不断迭代，直到达到迭代次数，完成对所述影响度预测模型的训练；所述影响度预测模型为： 其中，ft为时刻t时船闸影响度预测值，n为气象数据的种类数，wi为第i个权重，xit为第i种气象数据在时刻t时的取值，m为求导的最高阶数，vj为第j个求导系数，p为内部求和项xkt的数量，ujk为第j个求导项对第k种气象数据的权重，xkt第k种气象数据在时刻t时的取值，为对时间t进行j次求导；所述损失函数为： 其中，q为训练样本的数量，Fti为时刻t时第i个训练样本的船闸影响度真实值；还包括：当j固定时，ujk表示不同的求导项对不同的气象数据赋予不同的权重，以捕捉其对船闸运行状态的不同影响；当k固定时，ujk表示每个求导项对特定气象数据的影响程度，不同的求导项根据其权重ujk来调整其对应的气象数据的重要性；还包括：通过最小化损失函数Loss，使船闸影响度真实值与船闸影响度预测值之间的差异最小化；获取实时气象数据，输入到训练好的所述影响度预测模型中，以完成气象数据对船闸影响度的预测。

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长江三峡通航管理局;交通运输部水运科学研究所，其通讯地址为：443000 湖北省宜昌市西陵区上导堤路12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”。