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龍圖騰網獲悉吉林建筑大學申請的專利一種露水凝結強度的預報方法、系統、設備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：CN120217130B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510275000.0，技術領域涉及：G06F18/2411；該發明授權一種露水凝結強度的預報方法、系統、設備及存儲介質是由張毅;呂子燁;徐瑩瑩設計研發完成，并于2025-03-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種露水凝結強度的預報方法、系統、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明公開一種露水凝結強度的預報方法、系統、設備及存儲介質，涉及大氣環境監測技術領域。所述方法包括：獲取多日的露水強度和氣象因子數據；計算所述氣象因子數據的算術平均值，并根據所述露水強度和所述氣象因子數據的算術平均值構建數據庫；基于所述數據庫構建訓練數據集；利用所述訓練數據集和改進的河馬算法對預訓練網絡進行參數調整，得到混合模型，并利用所述混合模型對未來日的露水凝結強度進行預測；其中，所述預訓練網絡采用雙向時間卷積網絡和支持向量機的混合形式；所述混合模型為IHO?BITCN?SVM模型；所述改進的河馬算法包括鬼策略、廣義二次插值、隨即交叉和順序變異。本發明能夠提高露水凝結強度的預測準確性。

本發明授權一種露水凝結強度的預報方法、系統、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種露水凝結強度的預報方法，其特征在于，包括： 獲取多日的露水強度和氣象因子數據； 計算所述氣象因子數據的算術平均值，并根據所述露水強度和所述氣象因子數據的算術平均值構建數據庫；所述數據庫中包括多組檢測數據；各組監測數據中均包括當日露水強度以及前一日氣象因子數據的算術平均值； 基于所述數據庫構建訓練數據集； 利用所述訓練數據集和改進的河馬算法對預訓練網絡進行參數調整，得到混合模型，并利用所述混合模型對未來的露水凝結強度進行預測；其中，所述預訓練網絡采用雙向時間卷積網絡和支持向量機的混合形式；所述混合模型為IHO-BITCN-SVM模型；所述改進的河馬算法包括鬼策略、廣義二次插值、隨即交叉和順序變異； 所述混合模型的訓練過程包括： 構建預訓練網絡； 基于所述改進的河馬算法，將所述訓練數據集輸入所述預訓練網絡，以網絡輸出與訓練標簽之間的損失最小為目標進行訓練，并將訓練好的預訓練網絡確定為混合模型； 所述改進的河馬算法，具體包括： 所述鬼策略具體為：利用公式1生成鬼位置，探索解空間中未被充分搜索的區域，增加種群的多樣性；其中，Xnew是新候選解的位置，Xi是當前候選解的位置，XG是最優解的位置；公式1表示為： xi＝Xnew-Xi+XG1 所述廣義二次插值具體為：利用公式2預測潛在的最優解位置；其中，xi、xj、xk是經過適應度排序后的三個點的位置，fi、fj、fk是對應的適應度值；公式2表示為： 所述隨即交叉具體為：利用公式3隨機選擇種群中的多個個體，然后以設定方式組合基因來產生新的后代，跳出局部最優解；其中，hr1、hr2、hr3是隨機選擇的個體的位置；公式3表示為： 所述順序變異具體為：利用公式4改變個體中基因的順序來產生新的后代，避免算法過早收斂；其中，是第i個個體，是前一個個體；公式4表示為：

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吉林建筑大學，其通訊地址為：130102 吉林省長春市新城大街5088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”。