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龍圖騰網獲悉蘇州元腦智能科技有限公司申請的專利一種冰雹預測方法、設備、介質及程序產品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：CN120352956B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510830603.2，技術領域涉及：G01W1/10；該發明授權一種冰雹預測方法、設備、介質及程序產品是由盧晶雨;劉羽;邊晴云設計研發完成，并于2025-06-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種冰雹預測方法、設備、介質及程序產品在說明書摘要公布了：本申請公開了一種冰雹預測方法、設備、介質及程序產品，涉及氣象技術領域，包括獲取神經網絡模型；獲取歷史閃電特征變量數據和歷史冰雹特征變量數據；將歷史閃電特征變量數據和歷史冰雹特征變量數據劃分為對應特征變量的訓練集和驗證集；通過對應特征變量的訓練集和驗證集對神經網絡模型進行訓練，并將訓練后的神經網絡模型作為目標神經網絡模型；獲取當前閃電特征變量數據；根據目標神經網絡模型確定動態加權損失函數；根據當前閃電特征變量數據以及動態加權損失函數對冰雹天氣進行預測，得到冰雹預測參數。本申請技術減少單獨以雷達反射率因子預報冰雹造成的誤判，通過閃電特征數據指示因子，提高了冰雹的預測精度。

本發明授權一種冰雹預測方法、設備、介質及程序產品在權利要求書中公布了：1.一種冰雹預測方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取神經網絡模型； 獲取歷史閃電特征變量數據和歷史冰雹特征變量數據； 將所述歷史閃電特征變量數據和歷史冰雹特征變量數據劃分為對應特征變量的訓練集和驗證集； 通過所述對應特征變量的訓練集和驗證集對所述神經網絡模型進行訓練，并將訓練后的神經網絡模型作為目標神經網絡模型； 獲取當前閃電特征變量數據； 根據所述目標神經網絡模型確定動態加權損失函數； 根據所述當前閃電特征變量數據以及動態加權損失函數對冰雹天氣進行預測，得到冰雹預測參數，其中，所述冰雹預測參數包括：冰雹發生概率參數、冰雹預測發生時間參數、冰雹預測直徑參數以及冰雹預測位置參數； 所述根據所述目標神經網絡模型確定動態加權損失函數，包括： 所述動態加權損失函數為Ltotal： Ltotal＝λ1LTF+λ2·wTLT+λ3·wLOCLLOC+λ4·wDLD； 其中，LTF為冰雹二分類損失函數，LT為冰雹時間預測損失函數，LLOC為冰雹位置預測損失函數，LD為冰雹直徑預測損失函數； wT為時間加權系數，wLOC為位置加權系數，wD為直徑加權系數；λ1、λ2、λ3、λ4為損失權重系數； 所述動態加權損失函數用于確保每個任務的損失根據前面任務的完成情況進行加權，并且根據每個任務的預測質量動態調整權重； 所述時間加權系數wT＝11+exp-α1TF-0.5； 所述位置加權系數wLOC＝11+exp-α2Tpredict-0.5； 所述直徑加權系數wD＝11+exp-α3Tpredict+LOCpredict-1； 其中，α1、α2、α3是調節因子，用于控制每個任務的權重變化速率；TF為時間頻率預測值，Tpredict為時間預測準確性值，LOCpredict為位置預測準確性值。

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