北京
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国家知识产权局信息显示，哈尔滨工业大学;浙江嘉绍跨江大桥投资发展有限公司申请一项名为“一种基于中尺度气象模式和深度学习的高精度风速预测方法及系统”的专利，公开号CN122432779A，申请日期为2026年4月。
专利摘要显示，本发明提出一种基于中尺度气象模式和深度学习的高精度风速预测方法及系统。本发明首先采用WRF数值模式对桥址区域进行多层嵌套网格精细化风场模拟；然后通过奇异谱分析对现场实测风速数据进行降噪处理，计算WRF模拟值与实测值的历史偏差序列；再构建CNN与GRU融合的深度学习模型，对偏差序列进行局部特征提取与长期时序规律建模，实现对WRF初始预测结果的偏差修正；最终输出高精度桥址处平均风速预测值。本发明融合数值天气预报的物理机制与深度学习的数据驱动优势，在控制计算成本的同时，显著提升复杂地形桥址区百米级分辨率风场的预测精度，可满足大跨度桥梁抗风安全、涡振预警与运营管控的工程需求，预测稳定性与泛化能力优异。
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本文源自：市场资讯
作者：情报员
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