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龙图腾网恭喜中国气象服务协会申请的专利基于大数据的气象防灾减灾预案生成方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118964878B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410920406.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于大数据的气象防灾减灾预案生成方法及系统是由屈雅;曾云菲;雷蕾;王天奇;王小光;齐鹏然;崔磊;张翔宇;丁家臣;郎泽宇设计研发完成，并于2024-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的气象防灾减灾预案生成方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，尤其提供一种基于大数据的气象防灾减灾预案生成方法及系统，采用两种气象状态识别算法的策略，通过比较和分析两种算法的结果，提高了状态识别的准确性。同时，本申请实施例还创新性地利用了历史气象监测日志中的异常跳变热力分布，为气象数据分析提供了新的视角。结合这些技术，能够生成更为科学、及时和有效的灾害应急响应预案，显著提升防灾减灾的能力。

本发明授权基于大数据的气象防灾减灾预案生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的气象防灾减灾预案生成方法，其特征在于，应用于文本预案生成系统，所述方法包括：依据第一气象状态识别算法以及第二气象状态识别算法各自对历史气象监测日志的气象状态矢量挖掘信息，确定状态识别一致性误差，所述第一气象状态识别算法和所述第二气象状态识别算法的算法权重优化策略存在差异；所述第一气象状态识别算法为基于长短期记忆网络LSTM的深度学习模型，所述第二气象状态识别算法为卷积神经网络CNN，所述状态识别一致性误差是指在使用第一气象状态识别算法和第二气象状态识别算法对历史气象监测日志进行分析时，两者识别结果之间的差异程度；其中，所述第二气象状态识别算法的所述算法权重优化策略为软阈值变量优化策略，所述依据第一气象状态识别算法以及第二气象状态识别算法各自对历史气象监测日志的气象状态矢量挖掘信息，确定状态识别一致性误差，包括：将所述历史气象监测日志传入所述第一气象状态识别算法，得到第一历史气象状态矢量；将所述历史气象监测日志传入所述第二气象状态识别算法，得到第二历史气象状态矢量；从调试数据集中获取气象状态矢量调试示例，其中，所述气象状态矢量调试示例是所述第二气象状态识别算法对剩余历史气象监测日志进行气象状态矢量挖掘所获得的气象状态矢量，且所述调试数据集在预调试过程中不断调整；利用所述第一历史气象状态矢量、所述第二历史气象状态矢量和所述气象状态矢量调试示例，确定所述状态识别一致性误差，其中，所述状态识别一致性误差与所述第一历史气象状态矢量和所述第二历史气象状态矢量的量化区别具有第一量化关系，与所述第一历史气象状态矢量和所述气象状态矢量调试示例的量化区别具有第二量化关系；利用所述历史气象监测日志对应的异常跳变热力分布，对所述历史气象监测日志中的气象监测数据集进行标记，得到气象监测标注数据集，所述异常跳变热力分布用于反映所述历史气象监测日志中不同气象监测数据集的异常跳变偏置系数；所述异常跳变热力分布是指在历史气象监测日志中，各个气象数据点在时间序列上出现的非正常、大幅度或突然的数值变化；所述气象监测标注数据集是对原始气象监测数据集进行额外标注后得到的数据集，标注包括对数据中异常或重要事件的识别、分类和定位；其中，所述异常跳变热力分布的确定步骤包括以下至少一种：利用所述第二气象状态识别算法中异常跳变挖掘分支对所述历史气象监测日志挖掘所得的潜在异常跳变稠密语义，确定所述历史气象监测日志对应的所述异常跳变热力分布；利用所述第一气象状态识别算法中异常跳变挖掘分支对所述历史气象监测日志挖掘所得的潜在异常跳变稠密语义，确定所述历史气象监测日志对应的所述异常跳变热力分布；所述第二气象状态识别算法包含x阶异常跳变挖掘分支，x为正整数；所述利用所述第二气象状态识别算法中异常跳变挖掘分支对所述历史气象监测日志挖掘所得的潜在异常跳变稠密语义，确定所述历史气象监测日志对应的所述异常跳变热力分布，包括：对于所述x阶异常跳变挖掘分支中的各阶异常跳变挖掘分支，利用所述异常跳变挖掘分支对所述历史气象监测日志挖掘所得的所述潜在异常跳变稠密语义，确定所述异常跳变挖掘分支对应的局部异常跳变热力关系网；整合所述x阶异常跳变挖掘分支对应的x个所述局部异常跳变热力关系网，得到所述历史气象监测日志对应的所述异常跳变热力分布；其中，所述利用所述历史气象监测日志对应的异常跳变热力分布，对所述历史气象监测日志中的气象监测数据集进行标记，得到气象监测标注数据集，包括：在所述异常跳变热力分布中目标气象监测数据集对应的所述异常跳变偏置系数大于偏置系数门限的基础上，对所述目标气象监测数据集进行标记，得到所述气象监测标注数据集；其中，所述在所述异常跳变热力分布中目标气象监测数据集对应的所述异常跳变偏置系数大于偏置系数门限的基础上，对所述目标气象监测数据集进行标记，得到所述气象监测标注数据集，包括：获取标记引导特征，所述标记引导特征用于定位所述历史气象监测日志中满足标记条件的待标记气象监测数据集；在所述异常跳变热力分布中所述目标气象监测数据集对应的所述异常跳变偏置系数大于所述偏置系数门限，且所述目标气象监测数据集属于所述标记引导特征指示的所述待标记气象监测数据集的基础上，对所述目标气象监测数据集进行标记，得到所述气象监测标注数据集；其中，所述利用所述历史气象监测日志对应的异常跳变热力分布，对所述历史气象监测日志中的气象监测数据集进行标记，得到气象监测标注数据集之前，所述方法还包括：根据当前调试周期，确定所述当前调试周期使用的所述偏置系数门限，其中，排序优先级靠前的调试周期使用的所述偏置系数门限大于排序优先级靠后的调试周期使用的所述偏置系数门限；通过所述第一气象状态识别算法和应急预案生成算法对所述气象监测标注数据集进行处理，得到灾害应急响应预案；利用所述灾害应急响应预案和所述历史气象监测日志之间的防减灾监测匹配误差，以及所述状态识别一致性误差，调试所述第一气象状态识别算法。

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