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龙图腾网恭喜宜宾丝丽雅集团有限公司;东华大学申请的专利一种莱赛尔纤维生产制造消耗预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119941341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510412581.8，技术领域涉及：G06Q30/0283；该发明授权一种莱赛尔纤维生产制造消耗预测方法是由胡波;孙以泽;桑松;张晓伟;李殿洪设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种莱赛尔纤维生产制造消耗预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能制造与成本管理技术领域，具体涉及一种莱赛尔纤维生产制造成本预测方法及应用；收集莱赛尔纤维生产制造过程中的数据；对数据进行数据预处理；构建预测的总模型；从数据预处理后的数据中抽取三组工艺参数组输入到预测的总模型输出得到原材料消耗预测值、能耗消耗预测值和设备维护预测值；设定预测的总模型的初始权重分布，计算每个总模型内的三个模型的均方误差，引入高斯过程回归，得到每个总模型内部的三个模型的权重；计算加权融合后的设备维护预测值、原材料消耗预测值和能耗消耗预测值；求得到预测的总生产制造成本；本发明辅助企业实现了在对莱赛尔纤维生产制造过程中进行精细化成本管理。

本发明授权一种莱赛尔纤维生产制造消耗预测方法在权利要求书中公布了：1.一种莱赛尔纤维生产制造消耗预测方法，其特征在于，包括具体如下步骤： 步骤一：收集莱赛尔纤维生产制造过程中历史的原材料数据、能耗数据以及设备维护数据；原材料数据包括木浆参数数据、NMMO溶液参数数据以及化学助剂参数数据；能耗数据包括温度数据、压力数据以及流量数据；所述流量数据包括NMMO溶剂流量、水消耗量和蒸汽消耗量；设备维护数据包括设备运行时间、故障次数、设备故障发生率、设备振动数据以及设备维护历史； 步骤二：对原材料数据、能耗数据以及设备维护数据进行数据预处理； 步骤三：构建并训练原材料消耗预测的总模型、能耗消耗预测的总模型和设备维护预测的总模型； 所述步骤三中原材料消耗预测的总模型、能耗消耗预测的总模型和设备维护预测的总模型基于随机森林、支持向量机以及长短时记忆网络进行构建并训练； 步骤四：将当前莱赛尔纤维生产制造过程中的工艺参数组1、工艺参数组2和工艺参数组3分别输入到步骤三中的三个总模型，得到三个原材料消耗预测值、三个能耗消耗预测值和三个设备维护预测值； 所述步骤四中工艺参数组1为当前莱赛尔纤维生产制造过程中的原材料数据，工艺参数组2为当前莱赛尔纤维生产制造过程中的能耗数据与设备维护数据中的设备运行时间，工艺参数组3为当前莱赛尔纤维生产制造过程中的设备维护数据； 步骤五：设定原材料消耗预测的总模型、能耗消耗预测的总模型和设备维护预测的总模型的初始权重分布，并计算每个总模型内部的三个模型的均方误差，再根据均方误差更新总模型的Beta分布参数，同时引入高斯过程回归计算每个总模型内部的三个模型的不确定性，再通过不确定性再次更新Beta分布参数，再根据再次更新的Beta分布参数结合变分贝叶斯推断计算分别得到每个总模型内部的三个模型的融合权重； 步骤六：根据步骤四中三类预测值与各自对应的总模型内部的三个模型的融合权重，计算得到加权融合后的最终的预测值。

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