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龍圖騰網獲悉北京燕云氣象科技有限責任公司申請的專利一種基于集成學習的花粉預報方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120125053B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510176477.3，技術領域涉及：G06Q10/0637；該發明授權一種基于集成學習的花粉預報方法是由李梓銘;孫兆彬;李沐辰設計研發完成，并于2025-02-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于集成學習的花粉預報方法在說明書摘要公布了：本發明涉及花粉預報技術領域，具體涉及一種基于集成學習的花粉預報方法。本發明使用氣象數值模式產品，構建了包括數值模式特征、靜態特征、時間特征和排放源特征在內的能夠體現花粉生成特征、傳輸特征，具有不同區域代表性的靜態特征，最終形成花粉預報特征工程技術。采用基于多機器學習器或深度學習器的集成學習，提升整體花粉的預報效果。

本發明授權一種基于集成學習的花粉預報方法在權利要求書中公布了：1.一種基于集成學習的花粉預報方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、使用氣象數值預報產品，對其中的預報要素進行整理，選取能夠有效代表影響花粉排放和傳輸的氣象因子； S2、考慮花粉排放的區域差異性，通過遙感數據獲取不同年份的逐日的NDVI數據，處理得到不同站點的高度、坡度和坡向的靜態數據，獲取靜態特征以反映花粉不同區域的差異性；同時為了考慮到時效的影響，獲取逐日對應的年日數、月日數、星期日數和月份數幾類時間特征； S3、將每年逐日花粉濃度整理為不同年份的年日數序列，對序列做平滑處理和高斯濾波，得到多年花粉逐日平均濃度序列作為花粉的排放強度特征； S4、將S1和S2獲取的結果作為未來逐日預報數據，同時在進行當前預報時次的預報時，將前一時次的預報數據作為特征之一，并輔以S3得到的排放強度特征共同組成集成學習特征； S5、通過SHAP重要性計算模型的特征重要性分數，對S4得到的集成學習特征進行計算，篩選出有正向效果的特征作為最終的集成學習特征； S6、使用機器學習或深度神經網絡學習器基于S5得到的集成學習特征數據集按照不同預報時效進行訓練并得到其最優預報效果，作為一次學習結果； S7、將每個預報時效的一次學習結果和S5的集成學習特征按照預報時效進行整合，形成新的花粉預報特征，再次利用機器學習或深度神經網絡學習器按照不同預報時效分別訓練得到最優預報效果，作為二次學習結果； S8、對S7得到的不同預報時效的二次學習結果按照逐預報時效采用最小二乘法進行線性權重集成，最終得到預報時次的花粉日濃度預報結果； S9、按照多個預報時效分別開展訓練和優化，最終得到能夠與數值預報產品對應的花粉濃度預報模型，實現花粉預報。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京燕云氣象科技有限責任公司，其通訊地址為：100089 北京市海淀區北洼西里55號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。