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龍圖騰網恭喜交通運輸部公路科學研究所申請的專利一種基于深度學習的汽車維修項目預測方法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：CN119180424B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09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：202411677901.4，技術領域涉及：G06Q10/063；該發明授權一種基于深度學習的汽車維修項目預測方法是由陳方華;周剛;鄔果昉;鞏建強;晉杰;劉富佳;王平;陳潮洲;楊小娟設計研發完成，并于2024-11-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的汽車維修項目預測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于深度學習的汽車維修項目預測方法，包括：獲取汽車維修數據，構建數據集；利用關鍵信息學習策略，將長短期記憶網絡與注意機制相結合，構建原始預測模型；利用所述數據集對所述原始預測模型進行訓練，獲取汽車維修項目預測模型；利用所述汽車維修項目預測模型，預測汽車的所有維修項目。本發明突破了現有方法只能預測汽車部分維修項目的局限性，能夠預測汽車的所有維修項目。

本發明授權一種基于深度學習的汽車維修項目預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的汽車維修項目預測方法，其特征在于，包括：獲取汽車維修數據，構建數據集；利用關鍵信息學習策略，將長短期記憶網絡與注意機制相結合，構建原始預測模型；利用所述數據集對所述原始預測模型進行訓練，獲取汽車維修項目預測模型；利用所述汽車維修項目預測模型，預測汽車的所有維修項目；所述汽車維修數據為維修次數大于等于兩次的車輛數據，所述汽車維修數據包括：車輛數、最多維修次數、平均維修次數、維修項目代碼數、每次維修的最大項目代碼數、每次維護的平均項目代碼數；所述注意機制為： 其中，Q為查詢向量，K為關鍵向量，V為價值向量，Wq為查詢向量的權重，Wk為關鍵向量的權重，T為矩陣轉置運算，Wv為價值向量的權重，d為注意力維度；利用所述數據集對所述原始預測模型進行訓練包括：將所述數據集中將最后一次保養記錄作為標簽，剩余的保養記錄則作為輸入特征，對所述原始預測模型進行訓練，使所述原始預測模型能夠根據前T次保養的保養項目，預測下一的保養項目；利用所述數據集對所述原始預測模型進行訓練還包括：采用二進制交叉熵損失函數作為全局目標函數；所述二進制交叉熵損失函數為： 其中，L為誤差結果，為維保項目的種類，i為維保項目的編碼序號，為進行轉置運算，為第i種維保項目的預測結果，為第i種維保項目的真實結果；所述原始預測模型中，通過長短期記憶網絡捕捉維修記錄中的長期依賴關系，使模型學習到維保項目發展過程中的長期規律，并通過注意力機制強調關鍵的歷史信息，使得模型能夠學習到歷史的關鍵維保項目對未來維保項目的影響。

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交通運輸部公路科學研究所，其通訊地址為：100088 北京市海淀區西土城路8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”。