基于LSTM网络的北斗导航系统短时降雨预测方法

本发明公开了一种基于LSTM网络的北斗导航系统短时降雨预测方法，包括如下步骤：首先，将大气可降雨量数据按雨季和非雨季进行季节性划分；构建并训练一个LSTM网络预测模型；获取观测点实时的大气可降雨量数据，并输入至预训练的LSTM网络预测模型中从而输出该站点一小时后的降雨概率预测值；将若干单个站点的降雨概率预测值根据空间信息转化为图结构，并将图结构转化为邻接矩阵，将邻接矩阵重新输入至预训练的LSTM网络预测模型中，得到以图形式呈现的网络化预测结果；利用多线性拟合算法从网络化预测结果中提取任意位置的预测值；采用距离加权策略对任意位置的预测值进行加权处理，得到最终预测结果并输出。

《基于LSTM网络的北斗导航系统短时降雨预测方法》是一发明专利，专利号为 2025105280308，当前法律状态为已下证，由杭州电子科技大学提出申请，发明人为汪锦安;苏明坤;党小宇;乔磊;仇兆炀;尚俊娜;杜俊瑶;陈聪，申请日期为2025-04-25，公开（公告）日期为2025-07-15，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/10 (2023.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：（卫星系统、导航定位、环境监测、气象监测、气候监测、降雨预测、防汛防灾、应急管理、灾害防护）。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于LSTM网络的北斗导航系统短时降雨预测方法，包括如下步骤：首先，将大气可降雨量数据按雨季和非雨季进行季节性划分；构建并训练一个LSTM网络预测模型；获取观测点实时的大气可降雨量数据，并输入至预训练的LSTM网络预测模型中从而输出该站点一小时后的降雨概率预测值；将若干单个站点的降雨概率预测值根据空间信息转化为图结构，并将图结构转化为邻接矩阵，将邻接矩阵重新输入至预训练的LSTM网络预测模型中，得到以图形式呈现的网络化预测结果；利用多线性拟合算法从网络化预测结果中提取任意位置的预测值；采用距离加权策略对任意位置的预测值进行加权处理，得到最终预测结果并输出。

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