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龙图腾网恭喜北京城市气象研究院申请的专利一种基于深度学习的短时强降雨预警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：CN119476050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202510052396.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度学习的短时强降雨预警方法是由武静雅;周蒙;陈明轩;马建立;李思腾;罗丽设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的短时强降雨预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的短时强降雨预警方法，包括：获取覆盖目标区域及其周边区域的天气雷达网的组合反射率因子数据，收集目标区域的降雨数据，对所述组合反射率因子数据和所述降雨数据进行预处理；根据所述降雨数据得到SDHR标签，对所述组合反射率因子数据进行提取选择和分类得到影响数据；对所述降雨数据进行影响分析得到风险系数，根据所述影响数据、所述风险系数和SDHR标签采用ConvLSTM算法构建短时强降雨预警模型；将观测数据输入所述短时强降雨预警模型，输出预警结果。该方法不仅可以提高短时强降雨预警的精度，同时具有较好的可解释性，可以直接应用于短时强降雨预警系统中。

本发明授权一种基于深度学习的短时强降雨预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的短时强降雨预警方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标区域及其周边区域的雷达网络的复合反射率数据，收集目标区域的降雨数据，对所述复合反射率数据和所述降雨数据进行预处理；根据所述降雨数据得到SDHR标签，对所述复合反射率数据进行提取选择和分类，得到影响数据；对所述降雨数据进行影响分析得到风险系数，根据所述影响数据、所述风险系数和SDHR标签采用ConvLSTM算法构建短时强降雨预警模型；将观测数据输入所述短时强降雨预警模型，输出预警结果；根据所述降雨数据得到SDHR标签的方法，包括：短时强降雨标准为1小时内累积降雨量超过20毫米或3小时内累积降雨量超过50毫米，当目标区域中同一时间有5个及以上自动气象站的降雨数据满足短时强降雨标准时，SDHR标签为1，否则为0；对所述降雨数据进行影响分析得到风险系数的方法，包括：根据降雨数据和预测时间的SDHR标签采用神经网络算法建立风险预测模型，神经网络算法包括输入层、函数层和输出层，其中函数层的正则化损失函数为： 其中，y为预测时间的SDHR标签，a为y=1的预测概率由输出层输出，J为降雨数据，为函数层的权重矩阵，为中的元素，为正则化系数，将风险预测模型输出的预测时间的SDHR标签为1的预测概率作为风险系数。

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