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龍圖騰網恭喜西南石油大學;四川銘學智能技術有限公司申請的專利基于時間序列的海纜狀態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：CN113468764B 。

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：202110831882.6，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于時間序列的海纜狀態預測方法是由汪敏;馮婷婷;劉宏偉;林鈺;袁海云;賓帆;曾山設計研發完成，并于2021-07-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于時間序列的海纜狀態預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于基于時間序列的海纜狀態預測方法，屬于人工智能領域，包含以下步驟：步驟1：建立海纜狀態變量預測模型；步驟2：實現海纜狀態單變量和多變量綜合預測。本發明根據海纜工作理論分析和相關實驗結果，利用海纜狀態變量預測模型充分挖掘海纜的歷史狀態信息，實現了對海纜未來狀態的預測，說明了利用人工智能方法進行海纜狀態預測的適用性和有效性。

本發明授權基于時間序列的海纜狀態預測方法在權利要求書中公布了：1.基于時間序列的海纜狀態預測方法，其特征在于，依次包括以下步驟：1建立海纜狀態變量預測模型；2.1定義海纜狀態變量預測模型如下：長短時記憶網絡LSTM內部具有“門”機制，用來調節信息流，可用來實現時間序列下的海纜狀態變量趨勢預測；定義1：輸入門：其中，表示輸入門在時刻輸入i個變量的值；表示輸入門在t時刻輸入i個變量的權重系數；x表示輸入數據；表示輸入門在t時刻輸入i個變量的偏置系數；sigmoid是激活函數，用于把值壓縮到0～1之間；i＝1時，表示單變量預測模型，i1時，表示多變量預測模型；定義2：輸出門：其中，表示輸出門在t時刻輸入i個變量的值；表示輸出門在t時刻輸入i個變量的權重系數；表示輸出門在t時刻輸入i個變量的偏置系數；定義3：遺忘門：其中，表示遺忘門在t時刻輸入i個變量的值；表示遺忘門在t時刻輸入i個變量的權重系數；表示遺忘門在t時刻輸入i個變量的偏置系數；定義4：隱藏層：其中，表示隱藏層在t時刻輸入i個變量的值；表示遺忘門在t時刻輸入i個變量的權重系數；表示遺忘門在t時刻輸入i個變量的偏置系數；tanh是激活函數，用于把值壓縮在-1～1之間；定義5：記憶單元：其中，表示記憶單元在t時刻輸入i個變量的值；表示隱藏層在t-1時刻輸入i個變量的值；定義6：LSTM輸出：其中，表示海纜狀態變量預測模型在時刻輸入個變量的值；2.2設置海纜狀態變量預測模型參數：設置神經網絡層數為1、隱藏層節點個數為64；設置訓練輸入步長為4、預測步長為1；采用滾動預測方式預測未來12步，所需預測變量數量為6；海纜單變量狀態預測模型的神經網絡輸入輸出節點個數都為1；海纜多變量狀態預測模型的神經網絡輸入輸出節點個數分別為6和6；2.3訓練海纜狀態變量預測模型：2.3.1數據預處理：根據海纜狀態變量預測模型所需的參數要求，對獲取的海纜數據進行數據預處理，根據海纜種類、變量種類對數據進行分類和排序；對數據進行去噪，填補缺失值，修改非法值，歸一化等處理；2.3.2訓練模型：將步驟2.3.1處理的數據輸入到LSTM模型中，重復多輪進行訓練，確定學習率，直到模型的損失率最小，然后保存模型；損失函數MSE如下： 其中，y表示真實值；y'表示海纜狀態變量預測模型的預測值；n表示數據總數；2實現海纜狀態預測；針對海纜狀態的六個變量進行預測，包括電壓、電流、功率、光纖溫度、纜芯溫度、擾動能量；3.1海纜單變量狀態趨勢預測：獲取海纜狀態變量的4個最新的海纜單變量監測值，輸入到海纜單變量狀態預測模型，利用滾動預測的方式分別獲得6個單變量后面12步的預測值并存入數據庫；3.2海纜多變量狀態趨勢綜合預測：獲取4個最新的海纜6個狀態變量的監測值，輸入到多變量狀態預測模型，利用滾動預測的方式得到海纜6個狀態變量后面12步的預測值并存入數據庫；設置海纜多變量狀態預測函數，利用多變量預測值，獲取海纜后面12步的狀態預測分數并存入數據庫。

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