公开(公告)号：CN119760660A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411880641.0

申请日：2024-12-19

Applicant: 复旦大学

Inventor： 李昊 ,  仲晓辉 ,  陈磊 ,  漆远

IPC: G06F18/27 ,  G06F18/214 ,  G06F18/10 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G01W1/10

Abstract: 本发明公开了极端天气预测模型的训练方法，极端天气预测模型包括扩散模型，扩散模型包括正向扩散模块和反向扩散模块，训练方法包括：确定用于训练的初步预测天气样本和其对应的预测标签；通过初步预测天气样本和预测标签对扩散模型进行训练，包括：通过正向扩散模块对初步预测天气样本添加噪声数据，得到噪声天气融合数据；通过反向扩散模块对噪声天气融合数据还原至预测天气还原样本，得到预测噪声数据；根据噪声数据与预测噪声数据确定损失函数；根据损失函数、预测天气还原样本和预测标签训练扩散模型，得到训练完成的极端天气预测模型。训练出的模型预测更准确。本发明还公开了训练装置、极端天气预测方法及装置、电子设备和可读存储介质。

公开(公告)号：CN119599123A

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411547950.6

申请日：2024-10-31

Applicant: 复旦大学 ,  上海科学智能研究院

Inventor： 吴力波 ,  徐盈辉 ,  漆远 ,  施正昱 ,  郝嘉然 ,  史少杰 ,  徐锐 ,  陈智超 ,  吕博昊 ,  陈子健

IPC: G06N5/04 ,  G06N5/022 ,  G06N20/00

Abstract: 本申请提供一种气候领域大语言模型的训练方法及装置，通过在获取气象变化跨学科的原始数据后；根据所述气象变化跨学科的原始数据，建立综合性气候变化跨学科数据体系；然后，利用所述综合性气候变化跨学科数据体系、通用代码数据、通用数学问题数据和通用百科数据对基座大语言模型进行进一步预训练，得到注入专业学科知识后的大语言模型；最终，采用有监督微调的方法对所述注入专业学科知识后的大语言模型中的参数进行微调，得到气候领域大语言模型；其中，所述气候领域大语言模型在接收到用户有关气候领域的问题后，可以有效的对复杂气候变化问题进行答复。

公开(公告)号：CN119830098A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202411880638.9

申请日：2024-12-19

Applicant: 复旦大学

Inventor： 李昊 ,  仲晓辉 ,  陈磊 ,  漆远

IPC: G06F18/241 ,  G01W1/10 ,  G06F18/21 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了天气预测方法，通过天气预测模型进行天气预测，天气预测模型包括时空变分自编码器，时空变分自编码器包括编码器和解码器，天气预测方法包括：获取包含当前天气情况信息的当前天气数据；通过编码器对当前天气数据在隐空间进行编码，得到当前天气隐空间数据；当前天气隐空间数据为增加特征维度并降低时空维度后的数据；在隐空间上进行天气预测，得到预测天气隐空间数据；通过解码器对预测天气隐空间数据进行解码，得到预测天气数据。上述方法能够减少当前天气数据的冗余性，提取关键气象特征，有利于提高天气预测的准确性。本发明还公开了天气预测模型的训练方法、天气预测装置、天气预测模型的训练装置、电子设备和可读存储介质。

公开(公告)号：CN119620241A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411795899.0

申请日：2024-12-06

Applicant: 复旦大学

Inventor： 李昊 ,  仲晓辉 ,  陈磊 ,  漆远

IPC: G01W1/10 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 本申请提供了用于预报天气的方法和装置。方法包括：从背景区域中获取包含观测区域的规则网格区域，包括多个网格点，并计算得到预定观测时间段中的每个网格点的网格点观测数据；对每个网格点的网格点观测数据进行编码，得到额外观测数据；将网格点观测数据和额外观测数据进行组合，得到组合观测数据；将背景区域中的背景数据进行裁切，以匹配规则网格区域，得到背景输入数据；将背景输入数据和组合观测数据进行混合，得到混合输入数据；将组合观测数据、背景输入数据、以及混合输入数据输入深度学习模型，基于输出数据来预报天气。本发明中，采用了基于深度学习模型的数据同化框架来预报天气，不仅提高了数据处理效率，而且简化了数据同化过程。

公开(公告)号：CN119940614A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202411997135.X

申请日：2024-12-31

Applicant: 复旦大学

Inventor： 李昊 ,  刘俊 ,  陈磊 ,  漆远

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06F18/25 ,  G01W1/10

Abstract: 本申请提供了一种基于稀疏数据融合的AI热带气旋预测方法、系统、电子设备及程序产品。AI热带气旋预测方法，包括如下步骤：稀疏观测融合步骤，获取输入数据，所述输入数据包括原始稀疏观测数据和IFS‑HRES模式预报数据，利用数据同化模型对所述输入数据进行数据融合，输出初始场；AI天气预测步骤，将所述初始场输入至AI天气预测模型进行天气预测，获取不同时刻的天气预测数据，从所述不同时刻的天气预测数据中提取不同时刻的热带气旋局部预测数据；偏差修正步骤，将所述不同时刻的热带气旋局部预测结果输入至AI偏差修正模型中，输出不同时刻的热带气旋修正结果，从而得到修正后的热带气旋强度预测结果，其中，所述AI偏差修正模型为Conv2Former‑LSTM混合模型。