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龍圖騰網恭喜濟南龍山炭素有限公司申請的專利一種移動蒸汽儲能罐內部壓強數據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：CN119025902B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16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：202411533597.6，技術領域涉及：G06F18/213；該發明授權一種移動蒸汽儲能罐內部壓強數據預測方法是由趙傳超;馬保玉;趙傳鋒;王懷達;楚廷陽;韓子雷設計研發完成，并于2024-10-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種移動蒸汽儲能罐內部壓強數據預測方法在說明書摘要公布了：本發明提出一種移動蒸汽儲能罐內部壓強數據預測方法，涉及機器學習技術領域。本發明提出TSPNet預測模型，包括時頻特征捕捉模塊、時空特征學習模塊和預測層，具體地，時頻特征捕捉模塊用于捕捉輸入的移動蒸汽儲能罐內部壓強數據中的時間和頻率特征，時空特征學習模塊用于處理移動蒸汽儲能罐內部壓強數據的空間依賴關系，預測層用于將前面提取的精煉后特征映射到目標輸出空間，從而生成最終的預測結果，各模塊在捕捉具有復雜時間與空間關系的移動蒸汽儲能罐內部壓強數據中具有較好的效果。

本發明授權一種移動蒸汽儲能罐內部壓強數據預測方法在權利要求書中公布了：1.一種移動蒸汽儲能罐內部壓強數據預測方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、收集移動蒸汽儲能罐內部壓強相關數據，包括特征和目標變量，對收集的移動蒸汽儲能罐內部壓強相關數據進行預處理；S2、對預處理后的移動蒸汽儲能罐內部壓強相關數據使用方法進行歸一化操作，并劃分數據集；S3、構建時頻特征捕捉模塊，用于捕捉輸入的移動蒸汽儲能罐內部壓強數據中的時間和頻率特征，具體包括以下步驟：S31、輸入移動蒸汽儲能罐內部壓強數據，其中為移動蒸汽儲能罐內部布置的多個傳感器數量，為第層的特征數量，為時間步長，并通過平穩小波變換對輸入的移動蒸汽儲能罐內部壓強數據進行分層頻率分析，獲得高頻系數成分和低頻系數成分；S32、計算高頻系數成分和低頻系數成分的查詢、鍵與值，提出動態自回歸注意力，引入外部上下文動態權重，進行動態自回歸注意力的計算，生成高頻系數成分和低頻系數成分的注意力分數矩陣、，并計算得到高頻系數成分和低頻系數成分的動態自回歸注意力輸出、；S33、對動態自回歸注意力輸出進行逆平穩小波變換，得到時頻特征捕捉模塊輸出；S4、構建時空特征學習模塊，用于處理移動蒸汽儲能罐內部壓強數據的空間依賴關系，具體包括以下步驟：S41、輸入時頻特征捕捉模塊的輸出，其中為移動蒸汽儲能罐內部布置的多個傳感器數量，為第層的特征數量，為時間步長，通過嵌入和卷積操作，得到特征矩陣；S42、引入基于動態時間規整的鄰接矩陣，并通過多頭自注意力機制計算移動蒸汽儲能罐不同傳感器采集的內部壓強數據之間權重，得到注意力輸出，將多個頭的注意力輸出聚合得到注意力聚合輸出；S43、使用基于動態時間規整的鄰接矩陣計算拉普拉斯矩陣，輸入注意力聚合輸出，并通過切比雪夫多項式近似執行圖卷積操作，計算得到圖卷積后的特征表示；S5、構建預測層，將特征表示輸入時序卷積網絡進一步處理，得到精煉后特征，并最終通過全連接層輸出移動蒸汽儲能罐內部壓強數據預測結果。

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