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龙图腾网恭喜宣城市气象局申请的专利一种基于PSD-AUnet的短时降水预报模型构建方法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：CN119578225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411624929.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于PSD-AUnet的短时降水预报模型构建方法是由胡文运;胡星月;李明志;周宗圣;史跃玲;何桂霞设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PSD-AUnet的短时降水预报模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于PSD‑AUnet的短时降水预报模型构建方法，涉及气象预报技术领域，数据准备：收集过去3小时的CLDAS降水数据；数据预处理：对原始数据进行时间对齐、归一化和数据划分；模型构建：搭建包含编码器、解码器和注意力机制的SmaAt‑Unet模型；模型优化：在SmaAt‑Unet模型基础上集成PSD模块，构成PSD‑AUnet模型；模型训练：使用训练集数据训练PSD‑AUnet模型，通过最小化损失函数更新模型参数；模型预测：使用测试集数据对模型进行评估，输出未来2小时的降水预测结果。本发明通过引入注意力机制和PSD模块，显著提高了降水预测的准确性。本发明的方法具有较高的预测精度和计算效率，可广泛应用于气象预报、防灾减灾和农业生产等领域。

本发明授权一种基于PSD-AUnet的短时降水预报模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于PSD-AUnet的短时降水预报模型构建方法，其特征在于：包括以下步骤，S1、数据准备：收集过去3小时的CLDAS降水数据；S2、数据预处理：对原始数据进行时间对齐、归一化和数据划分；S3、模型构建：搭建SmaAt-Unet模型；所述SmaAt-Unet模型内包含编码器、解码器以及注意力机制；所述SmaAt-Unet模型中的编码器由多个卷积层和池化层组成，用于提取输入数据的特征；所述解码器由多个反卷积层组成，用于将特征映射回输入数据的空间分辨率；S4、模型优化：在SmaAt-Unet模型基础上集成PSD模块，构成PSD-AUnet模型；所述PSD-AUnet模型通过加权特征图提高模型对重要特征的关注度，利用频域信息进一步增强模型的特征提取能力，从而提升降水预测的准确性；所述PSD模块的数据处理内容如下：1傅里叶变换：对模型预测的降水结果和真实的高分辨率降水数据分别进行二维快速傅里叶变换，得到其频域表示；2计算功率谱密度：对傅里叶变换的结果取幅值的平方，得到模型预测和真实数据的功率谱密度；3归一化处理：为避免数值不稳定和零除错误，在计算功率谱密度的总和时添加一个平滑项ε，然后对功率谱密度进行归一化处理；4计算功率谱密度差异：使用Kullback-Leibler散度来衡量模型预测与真实数据的功率谱密度之间的差异；S5、模型训练：使用训练集数据训练PSD-AUnet模型，通过最小化损失函数更新模型参数；S6、模型预测：使用测试集数据对模型进行评估，输出未来2小时的降水预测结果。

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