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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利一种基于环境数据预测的潜水设备能效优化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：CN120162554B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510610275.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于环境数据预测的潜水设备能效优化方法是由林梦龙;王峰;张达瑶;王颖设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于环境数据预测的潜水设备能效优化方法在说明书摘要公布了：本申请属于潜水设备能效优化技术领域，涉及一种基于环境数据预测的潜水设备能效优化方法，通过采集潜水设备的关键环境数据并进行标准化处理，基于标准化后的数据集，构建了一个三维时空数据矩阵，并通过特征提取建模传感器节点之间的空间相关性，从而准确捕捉数据中的时空特征，利用LSTM网络进行时间序列预测，提取环境数据的非线性时序特征，并通过双通道结构将物理通道与数据通道融合，克服了传统方法忽视环境动态变化带来的误差，融合策略使得模型不仅能够应对复杂的时空变化，还能实现理论知识与数据驱动方法的优势互补；通过得到精准的环境状态预测值，后续的多目标优化算法能够高效地生成最优控制序列，实现潜水设备能效的优化。

本发明授权一种基于环境数据预测的潜水设备能效优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于环境数据预测的潜水设备能效优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集深度、盐度、深度、三维流速、设备姿态以及设备运行参数数据，基于采集的数据进行预处理，得到标准化后的数据集； 步骤2：基于标准化后的数据集构建三维时空数据矩阵，再对三维时空数据矩阵进行特征提取，建模传感器节点之间的空间相关性，得到时空特征； 步骤3：基于时空特征使用LSTM网络进行时间序列预测，提取数据的非线性时序特征，将流体力学方程与基于数据的LSTM模型融合，通过一个双通道结构进行优化，其中双通道包括物理通道和数据通道，其中物理通道提供理论值，数据通道提供实际数据的预测值，通过融合两个通道的值，得到环境状态预测值； 物理先验知识嵌入：通过从时空特征中提取流速张量分量利用Navier-Stokes方程进行能量耗散的计算； 流体阻力公式嵌入：使用流速和迎流截面积，结合设备形状的阻力系数和海水密度计算出设备的阻力；使用Sigmoid函数平滑阻力的影响，并将平滑后的阻力与LSTM网络的偏置项结合，调整LSTM网络的初始化状态； 校正因子计算：通过计算理论能耗与实际功率的比值，得到物理校正因子，用于物理通道预测值的校正； 物理通道输出：在每个时刻根据当前的速度和位置，通过四阶龙格-库塔法对设备的运动学微分方程进行求解，得到下一时刻的理论轨迹预测值； 数据通道输出：时空特征作为输入送入基于流体阻力公式嵌入后的LSTM网络，基于LSTM网络的编码器逐步处理时间序列数据，生成每个时刻的隐藏状态，隐藏状态被送入解码器中，解码器通过全连接层输出数据通道的预测结果； 融合权重调整：基于流速方差的大小，动态调整物理通道输出和数据通道数据的融合权重；通过引入所述物理校正因子校正物理通道的输出后，基于融合权重融合校正后的物理通道输出与数据通道输出，得到融合后的预测结果；其中流速方差的调整逻辑为流速方差越大，数据通道输出的融合权重越大，流速方差越小，物理通道输出的融合权重越大； 步骤4：将所述环境状态预测值作为多目标优化算法的输入，基于多目标优化算法迭代输出最优控制序列。

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