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龍圖騰網獲悉深圳大學申請的專利基于物理信息多任務學習的微氣候預測方法、系統、終端及存儲介質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：CN120276073B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510758637.5，技術領域涉及：G01W1/10；該發明授權基于物理信息多任務學習的微氣候預測方法、系統、終端及存儲介質是由袁磊;趙童;鐘國棟;許雪松;王羿蘇;劉競仁設計研發完成，并于2025-06-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于物理信息多任務學習的微氣候預測方法、系統、終端及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及氣候預測技術領域，公開了基于物理信息多任務學習的微氣候預測方法、系統、終端及存儲介質，所述方法包括：獲取風速任務、溫度任務和濕度任務的協同預測目標，并構建基于多任務學習的微氣候預測模型；對微氣候預測模型進行訓練得到訓練完成的微氣候預測模型；獲取目標街區的空間特征信息和時序氣象信息，并輸入至訓練完成的微氣候預測模型，得到目標街區微氣候預測結果。本發明提出基于多任務學習機制的協同預測框架，通過構建分層共享的多任務架構和物理一致性損失函數，并采取損失加權優化機制，實現了對風速、溫度與濕度的聯合預測，在提升預測精度和效率的同時，還增強了模型的泛化能力，顯著改善模型的整體預測效果。

本發明授權基于物理信息多任務學習的微氣候預測方法、系統、終端及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于物理信息多任務學習的微氣候預測方法，其特征在于，所述基于物理信息多任務學習的微氣候預測方法包括： 獲取風速任務、溫度任務和濕度任務的協同預測目標，并根據所述協同預測目標構建相應的基于多任務學習的微氣候預測模型； 所述獲取風速任務、溫度任務和濕度任務的協同預測目標，并根據所述協同預測目標構建相應的基于多任務學習的微氣候預測模型，具體包括： 獲取風速任務、溫度任務和濕度任務的協同預測目標，并獲取所述協同預測目標的公共特征提取需求； 根據所述公共特征提取需求構建全局共享特征提取骨架，根據所述風速任務的空間動力學特征依賴關系構建風速獨立分支骨架，并根據所述溫度任務和所述濕度任務的高度耦合關系構建溫濕度聯合分支骨架； 根據所述全局共享特征提取骨架、所述風速獨立分支骨架和所述溫濕度聯合分支骨架進行模型構建，得到基于多任務學習的微氣候預測模型； 創建微氣候訓練集，根據所述微氣候訓練集對所述微氣候預測模型進行訓練，得到訓練完成的微氣候預測模型； 獲取目標街區的空間特征信息和時序氣象信息，將所述空間特征信息和所述時序氣象信息輸入至所述訓練完成的微氣候預測模型，得到目標街區微氣候預測結果。

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