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龙图腾网获悉赛力斯汽车有限公司申请的专利增程器温度预测模型训练方法、增程器控制方法和控制器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：CN120106250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510593837.X，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权增程器温度预测模型训练方法、增程器控制方法和控制器是由吴涛;黄勇波;何浩;唐赛;曾鑫;何正义;程留;谭悦设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本增程器温度预测模型训练方法、增程器控制方法和控制器在说明书摘要公布了：本发明涉及一种增程器温度预测模型训练方法、增程器控制方法和控制器。训练方法包括：获取多工况下对应于不同时间窗口的样本增程器温度数据，并构建样本增程器温度特征图；将样本增程器温度特征图输入待训练的增程器温度预测模型，提取不同特征维度的图卷积特征，并获取各特征维度的反馈系数；根据各反馈系数，获取各特征维度的主动选择因子，并获取最优反馈系数；利用各特征维度的主动选择因子，对各特征维度的图卷积特征进行融合，并基于最优反馈系数进行特征增强，得到时间增强特征；基于时间增强特征获取预测增程器温度数据，以得到训练完成的增程器温度预测模型。采用本方法能提高增程器温度预测的准确性。

本发明授权增程器温度预测模型训练方法、增程器控制方法和控制器在权利要求书中公布了：1.一种增程器温度预测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个工况下对应于不同时间窗口的样本增程器温度数据，并基于各所述时间窗口的样本增程器温度数据，构建样本增程器温度特征图； 将所述样本增程器温度特征图输入待训练的增程器温度预测模型，通过所述增程器温度预测模型提取所述样本增程器温度特征图对应于不同特征维度的图卷积特征，并基于各所述图卷积特征获取各所述特征维度的反馈系数；各所述特征维度的反馈系数包括多个子反馈系数，各所述子反馈系数分别对应于不同时间窗口；当前特征维度对应于各时间窗口的当前子反馈系数，表征当前特征维度对应于各时间窗口的初始预测增程器温度数据与样本增程器温度数据之间的差异；所述当前特征维度为各所述特征维度中的任意一个； 根据各所述反馈系数，获取各所述特征维度的主动选择因子，并从各所述反馈系数中获取最优反馈系数；其中，当前特征维度的主动选择因子包括目标时间窗口的数量与各所述时间窗口的窗口总数的比值；其中，目标时间窗口为各所述时间窗口中当前子反馈系数小于或者等于预先设置的反馈系数阈值的时间窗口； 利用各所述特征维度的主动选择因子，对各所述特征维度的图卷积特征进行融合，得到融合特征，并基于所述最优反馈系数对所述融合特征进行特征增强，得到时间增强特征； 基于所述时间增强特征获取预测增程器温度数据，并利用所述预测增程器温度数据训练所述增程器温度预测模型，以得到训练完成的增程器温度预测模型。

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